RAG vs. fine-tuning
Pentru 9 din 10 asistenți de business, răspunsul e RAG. RAG caută în documentele tale la fiecare întrebare și dă modelului contextul — actualizezi conținutul, nu modelul. Fine-tuning schimbă comportamentul modelului însuși: util pentru ton, format sau sarcini repetitive, inutil pentru fapte care se schimbă. Prețul are aceeași diferență: RAG e conținut, fine-tuning e antrenament.
RAG schimbă ce ȘTIE modelul la momentul întrebării; fine-tuning schimbă CUM se comportă. Fapte → RAG. Comportament → fine-tuning.
RAG
Retrieval-Augmented GenerationTehnică prin care, înainte de a răspunde, asistentul caută fragmentele relevante din documentele tale și le oferă modelului ca context. Astfel răspunsul e ancorat în date reale, nu în memoria generică a modelului — metoda principală de a reduce halucinațiile.
Ai documente, prețuri, catalog sau politici care se schimbă. Vrei răspunsuri verificabile, cu sursă, și fără reantrenare la fiecare update.
Fine-tuning
Ajustare finăReantrenarea unui model pe exemple proprii, ca să adopte un stil, un format sau un comportament specific. Spre deosebire de RAG (care adaugă cunoștințe la momentul răspunsului), fine-tuning modifică modelul însuși. Util pentru ton și sarcini repetitive; mai costisitor de întreținut.
Ai nevoie de un ton sau un format foarte specific, repetat pe volume mari, iar prompt-ul de sistem nu mai e suficient.
Comparația face parte din Atlas — referința Websem de termeni de căutare AI, Google Ads, tracking și chatbot. 129 de termeni, fiecare cu definiția lui.