Fine-tuning vs RAG

El fine-tuning reentrena un modelo con tus datos; RAG le da acceso a tus datos al responder. Se eligen según frescura, coste y control de la información.

Dos enfoques distintos

El fine-tuning ajusta los pesos del propio modelo a partir de ejemplos, de modo que aprende un estilo o un comportamiento que queda fijado hasta el siguiente reentrenamiento. RAG, en cambio, mantiene el modelo intacto y le conecta tus fuentes de información en el momento de responder, recuperando el contexto relevante en cada consulta.

Cómo decidir

No son excluyentes y a menudo se combinan. Si la información cambia con frecuencia o debe ser verificable, RAG suele encajar mejor; si lo que buscas es un comportamiento o formato consistente, el fine-tuning aporta más. El coste de mantenimiento, la frescura del dato y la necesidad de trazabilidad inclinan la decisión.

Cómo lo abordamos en Codara

Elegimos la técnica según tu caso, no al revés: cuando construimos un Agentic OS sobre la plataforma propia de Codara combinamos RAG, fine-tuning o ambos según lo que pida la frescura del dato, el coste y el control que tu organización necesita.