RAG o fine-tuning para la IA empresarial

RAG (Retrieval-Augmented Generation) conecta el modelo con tu conocimiento (documentos, datos) en el momento de responder, sin reentrenar. El fine-tuning ajusta el propio modelo con ejemplos, cambiando su comportamiento. RAG es más rápido y barato de mantener; el fine-tuning, más costoso. Esto no es asesoramiento legal.

Para la mayoría de casos (responder sobre tu documentación, buscar conocimiento, atención), RAG es la opción adecuada: rápido, barato y fácil de actualizar. El fine-tuning se justifica para un estilo o tarea muy específicos.

Porque tu conocimiento cambia: con RAG, basta actualizar los documentos para que la IA responda con la información nueva, sin reentrenar. Con fine-tuning, cada cambio relevante exige reentrenar.

Sí: RAG para el conocimiento actualizado y fine-tuning para el estilo o una tarea concreta cuando aporta valor. dgm decide la combinación según tu caso.