Fine-tuning ou RAG : quelle est la meilleure approche ?

Fine-tuning et RAG repondent a des besoins differents. Les confondre conduit souvent a une mauvaise architecture et a des couts evitables.

Quand privilegier le RAG

Le RAG est souvent plus adapte quand il faut :

• repondre a partir de connaissances evolutives ;
• s appuyer sur des sources internes ;
• garder un lien avec les documents ;
• mettre a jour l information sans retrainer le modele.

Quand le fine-tuning a du sens

Le fine-tuning devient pertinent quand on veut modifier le comportement, le style ou la structure de reponse du modele de facon plus profonde.

Conclusion

Le bon choix depend de la nature du probleme : connaissance a recuperer ou comportement a specialiser.