Fine-Tuning ou RAG

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 whitepaper apresenta o framework de decisão que a Tenten AI desenvolveu ao longo de mais de 20 projetos corporativos. O framework não é uma receita: há casos em que o fine-tuning é claramente a escolha certa, casos em que o RAG é claramente a escolha certa e casos em que os dois são necessários. O objetivo é dar às equipes o vocabulário e os critérios para decidir com intenção, e não no piloto automático.

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.