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La diferencia en una frase
RAG recupera información externa y la aporta al modelo para responder; el ajuste fino entrena al modelo para que cambie cómo escribe. Uno trae el dato de fuera, el otro cambia el modelo por dentro. Las citas dependen del sistema y deben comprobarse.
| | RAG | Ajuste fino |
|---|---|---|
| Qué cambia | Nada del modelo | El modelo mismo |
| El dato | Se busca al responder | Se aprende antes |
| Cuándo se actualiza | Al actualizar y procesar la fuente que consulta la herramienta | Al reafinar |
| Lo que te da | Respuestas con fuente | Un estilo más estable |
Cuándo usar cada uno
RAG suele ser el camino cuando tu problema es que la IA no conoce tus datos: precios, políticas, documentos que cambian. Subes la base de conocimiento, la herramienta busca y responde, y cuando cambia un dato, actualiza la fuente que usa la herramienta: según el producto, vuelve a adjuntarla o sincronízala, y comprueba en una conversación nueva que usa la versión nueva.
Como punto de partida, prueba RAG para información cambiante y ajuste fino para tareas estables. Ambos pueden influir en contenido y estilo; compruébalo en tu caso. Y antes de afinar, conviene agotar las buenas instrucciones y los ejemplos.
Ejemplo práctico
Un despacho tiene dos necesidades. La primera: que la IA responda con sus políticas y sus precios actuales. Con RAG se recupera información para responder; las citas dependen del sistema. La segunda: que todos sus escritos salgan con el mismo tono y vocabulario. Si con instrucciones y ejemplos no alcanza, plantean el ajuste fino.
El mismo despacho, dos herramientas distintas para dos problemas distintos.
El error típico
Usar el ajuste fino para algo que un documento resuelve. Si tu problema es que la IA no sabe tus precios, afinar el modelo no es el camino: actualiza la base de conocimiento. Como punto de partida, prueba RAG para información cambiante y ajuste fino para tareas estables; ambos pueden influir en contenido y estilo, y compruébalo en tu caso.
No lo confundas con
Base de conocimiento y entrenamiento. Es la misma frontera vista desde otro lado: la base se consulta, el entrenamiento ya pasó. Está en Base de conocimiento y entrenamiento.