Pedagogia
RAG o fine-tuning? Tots dos.
No són rivals — responen a preguntes diferents. Aquí tens la diferència en clar, quan guanya cadascun i per què solem combinar-los.
RAG (recuperació)
Cercar i després respondre
- El model cerca en els teus documents i respon amb el passatge exacte, font citada.
- Ideal per a dades que canvien sovint: preus, contractes, procediments, catàleg.
- Actualització instantània — canvies el document, sense reentrenar.
- Sòlid contra respostes inventades (traçabilitat).
Fine-tuning (adaptadors)
Ensenyar-li el teu àmbit
- Adaptadors entrenats amb les teves dades perquè el model absorbeixi el teu vocabulari, estil i regles.
- Ideal per a la teva manera de treballar: to, format, raonament propis del teu ofici.
- Fa el model fluid en el teu àmbit, no només capaç de cercar.
- Adaptadors lleugers — ràpid, econòmic, actualitzable, sense reentrenar-ho tot.
Per què els combinem
Sol, el RAG recupera el fet correcte però pot expressar-lo com un generalista; el fine-tuning s’assembla a tu però pot desviar-se en fets que canvien ràpid. Junts, el model raona en el teu àmbit I ancora cada resposta en les teves dades actualitzades — amb la font traçable. Això fa un model privat alhora fiable i de debò teu.
He de triar-ne un?
No. Per a la majoria de casos d’empresa combinem tots dos: RAG per als fets exactes i actualitzats, afinament d’adaptadors per al llenguatge i el raonament del teu àmbit.
Quin és més barat?
El RAG no necessita entrenament, així que és l’arrencada més ràpida. L’afinament d’adaptadors és lleuger i molt més barat que reentrenar un model sencer — i tots dos funcionen en local a cost fix.
Quin evita les al·lucinacions?
El RAG és la palanca més forta: les respostes s’ancoren en els teus documents reals amb la font citada. La validació humana es manté en el bucle en allò que compta.
Parlem de les teves dades