Fine-tuning vs RAG : quand utiliser lequel ? Coûts vs résultats

Fine-tuning vs RAG : deux approches différentes pour adapter les modèles. Lequel choisir selon votre contexte ?

La question revient sans cesse : Faut-il fine-tuner ou utiliser RAG ?

Réponse courte : RAG d'abord. Fine-tuning seulement si RAG ne suffit pas.

Fine-tuning

Avantages : Le modèle apprend votre style, pas de limite de contexte, pas besoin de retrieval.

Inconvénients : Coûteux, nécessite 1000+ exemples labellés, impossible d'updater facilement.

RAG

Avantages : Zéro coût au démarrage, mis à jour en temps réel, transparent, scalable.

Inconvénients : Latence légèrement plus haute, dépend de la qualité du retrieval.

Benchmark réel : Support client

Verdict : RAG gagne pour 95% des cas. Testez d'abord RAG. Si insuffisant, explorez le fine-tuning.

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