Qué significa en la práctica
El fine tuning cambia el comportamiento del modelo mediante entrenamiento adicional, mientras que RAG aporta conocimiento actualizado al generar la respuesta.
Cuándo ayuda realmente la solución
Tiene más sentido cuando la elección responde al tipo de conocimiento: RAG aporta fuentes actuales y el fine tuning modifica el comportamiento del modelo. El uso debe responder a un problema concreto, no solo a la disponibilidad de una nueva función.
Cómo preparar la implementación
La calidad depende de los datos, su segmentación y el control de acceso. Hay que definir la fuente de referencia, frecuencia de actualización, control de versiones y procedimiento para retirar información que ya no sea válida. En la práctica, conviene probar primero un buen prompt y RAG, y considerar el fine tuning solo con ejemplos estables de un comportamiento que no pueda lograrse por un método más sencillo.
Un límite que no debe ignorarse
El fine tuning no es una base fiable de hechos, y RAG no corrige documentos deficientes ni búsquedas imprecisas. Por eso, antes de empezar hay que definir quién decide, las reglas de escalado y cómo detener la solución de forma segura.
Cómo comprobar el resultado
En este caso hay que medir exactitud de respuestas, citas, coste de actualización, estabilidad del formato y calidad tras cambiar los documentos o el modelo. El resultado debe compararse con la forma anterior de trabajar, separando los casos habituales de las excepciones difíciles.
