Fine-Tuning vs RAG : quelle approche de personnalisation IA est la bonne ?
Comparez la personnalisation d'un LLM pré-entraîné avec la récupération dynamique de documents pertinents. Quelle approche est la meilleure pour vos besoins ?
Le RAG est le meilleur choix par défaut pour la plupart des cas d'usage entreprise. Le fine-tuning excelle pour changer le comportement du modèle.
Comparaison Détaillée
Une analyse comparative des facteurs clés pour vous aider à faire le bon choix.
| Facteur | Fine-TuningRecommandé | RAG | Gagnant |
|---|---|---|---|
| Cost | Haut — calcul GPU pour l'entraînement, réentraînement continu | Plus bas — infrastructure de DB vectorielle + récupération | |
| Freshness | Statique — nécessite un réentraînement pour les mises à jour | Dynamique — mise à jour des documents à tout moment | |
| Behavior Change | Profond — change le raisonnement, le style, le format | Limité — comportement du modèle de base inchangé | |
| Latency | Rapide — la connaissance est dans les poids du modèle | Plus lent — nécessite une étape de récupération | |
| Data Needs | Des centaines à des milliers d'exemples | Tout format de document, aucune étiquetage nécessaire | |
| Score Total | 2/ 5 | 3/ 5 | 0 égalités |
Statistiques Clés
Données réelles provenant de sources vérifiées du secteur pour appuyer votre décision.
Databricks Survey
Industry benchmarks
Toutes les statistiques proviennent de sources tierces fiables. Liens vers les sources originales disponibles sur demande.
Quand Choisir Chaque Option
Un guide clair basé sur votre situation spécifique et vos besoins.
Choisissez Fine-Tuning quand...
- Besoin de solutions rentables pour les mises à jour.
- Exiger de la flexibilité dans la gestion des connaissances.
- Cibler les applications au niveau entreprise.
Choisissez RAG quand...
- Besoin de changer le comportement des systèmes IA.
- Exiger des personnalisations spécifiques pour les tâches.
- Combiner des méthodes pour des résultats optimaux.
Notre Recommandation
Le RAG est le meilleur choix par défaut pour la plupart des cas d'usage entreprise. Le fine-tuning excelle pour changer le comportement du modèle.
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