| RAG (Retrieval-Augmented Generation) | VS | Fine-Tuning |
|---|---|---|
| Injecte des documents pertinents dans le prompt LLM au moment de la requête pour des réponses à jour et contextualisées. | Entraîne le modèle sur des données de domaine spécifique pour intégrer définitivement les connaissances et le comportement. |
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Avantages
- Pas besoin de réentraînement
- Toujours à jour
- Citations de sources transparentes
- Coût de calcul plus bas
Inconvénients
- La qualité de récupération affecte la sortie
- Configuration de base vectorielle nécessaire
- Limites de longueur de prompt
Fine-Tuning
Avantages
- Expertise de domaine profonde
- Prompts plus petits, inférence plus rapide
- Ton et style personnalisés
- Pas de latence de récupération
Inconvénients
- Coût d'entraînement élevé
- Peut halluciner si les données sont mauvaises
- Nécessite un réentraînement périodique
- La préparation des données est complexe
Verdict
Le RAG est plus rapide à implémenter et maintient les données à jour. Le fine-tuning offre une personnalisation plus profonde mais coûte plus. La plupart des équipes commencent par le RAG et ne font du fine-tuning que quand la récupération ne suffit pas.
Quand utiliser lequel
Utilisez le RAG pour les bases de connaissances, systèmes FAQ et contenu dynamique. Utilisez le fine-tuning pour les domaines spécialisés, formats de sortie personnalisés et quand la latence compte.
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