Fine-Tuning ou RAG
Um roteiro de decisão para IA empresarial: quando cada abordagem justifica seu custo
Por
Tenten AI Research
ML Engineering
Publicado em
Atualizado
Tempo de leitura
19 min
Resumo
A escolha entre fine-tuning e retrieval-augmented generation é a decisão de arquitetura mais debatida no design de sistemas de IA corporativos. Também é a que mais se erra — as equipes decidem com base no que é tecnicamente interessante, e não no que o problema de fato exige.
Este documento apresenta critérios para escolher fine-tuning, RAG ou ambos. A decisão depende da tarefa, dos dados de treinamento disponíveis, das necessidades de recuperação e dos resultados de avaliação.
O primeiro e mais importante esclarecimento: fine-tuning e RAG resolvem problemas diferentes. O fine-tuning muda aquilo que um modelo sabe fazer. O RAG muda qual informação está disponível durante a inferência. Confundir esses dois problemas é a origem da maioria dos erros de arquitetura nesse território.
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