Ce que le sujet signifie en pratique
Le fine tuning modifie le comportement du modèle par un entraînement supplémentaire, tandis que le RAG fournit des connaissances à jour pendant la génération de la réponse.
Quand la solution aide réellement
Le choix est surtout pertinent lorsqu’il dépend de la nature des connaissances : le RAG fournit des sources actuelles et le fine tuning modifie le comportement du modèle. L’usage doit découler d’un problème concret, pas de la seule disponibilité d’une nouvelle fonction.
Comment préparer le déploiement
La qualité dépend des données, de leur découpage et du contrôle d’accès. Il faut définir la source de référence, la fréquence d’actualisation, le versionnement et la procédure de suppression des informations devenues obsolètes. En pratique, il convient d’abord de tester un bon prompt et le RAG, puis d’envisager le fine tuning seulement avec des exemples stables d’un comportement impossible à obtenir par une méthode plus simple.
Une limite à ne pas négliger
Le fine tuning n’est pas une base de faits fiable et le RAG ne corrige ni des documents médiocres ni une recherche imprécise. Il faut donc définir avant le lancement le responsable des décisions, les règles d’escalade et la procédure d’arrêt sécurisé.
Comment vérifier le résultat
Il faut ici mesurer l’exactitude des réponses, les citations, le coût d’actualisation, la stabilité du format et la qualité après modification des documents ou du modèle. Le résultat doit être comparé à la méthode précédente, séparément pour les cas courants et les exceptions difficiles.
