Fine-Tuning frente a RAG
Un marco de decisión para IA empresarial: cuándo cada enfoque justifica su costo
Por
Tenten AI Research
ML Engineering
Publicado
Actualizado
Tiempo de lectura
19 min
Resumen
La elección entre el fine-tuning y la generación aumentada por recuperación es la decisión de arquitectura más debatida en el diseño de sistemas de IA empresarial. También es la que más a menudo se toma mal — los equipos eligen según lo que resulta técnicamente interesante, y no según lo que el problema realmente exige.
Este documento presenta criterios para elegir fine-tuning, RAG o ambos. La decisión depende de la tarea, los datos de entrenamiento disponibles, las necesidades de recuperación y los resultados de evaluación.
La primera aclaración, y la más importante: el fine-tuning y RAG resuelven problemas distintos. El fine-tuning cambia lo que un modelo sabe hacer. RAG cambia qué información está disponible durante la inferencia. Confundir estos dos problemas es el origen de la mayoría de los errores de arquitectura en este terreno.
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