Las dos opciones
RAG inyecta contexto en cada llamada. Fine-tuning entrena el modelo con tus datos. Ambos sirven, pero no para lo mismo.
Cuándo elegir RAG
Datos cambian frecuentemente
Catálogos, precios, FAQs. Re-indexar es barato. Re-entrenar no.
Necesitas trazabilidad
RAG cita la fuente. Auditable. Fine-tuning no.
Cuándo elegir fine-tuning
Estilo o formato muy específico
El modelo debe responder con tono de marca consistente. Pocos ejemplos en prompt no bastan.
Reducir latencia y costo
Modelo más pequeño afinado puede superar a uno grande con prompt enorme.
Híbrido
En la práctica casi siempre combinas ambos. Fine-tune para tono, RAG para hechos.