Fine-Tuning vs RAG : quelle personnalisation IA choisir ?
Comparez la personnalisation d'un LLM pré-entraîné avec la récupération de documents pertinents. Quelle approche répond mieux à vos besoins ?
RAG est le meilleur choix par defaut. Le fine-tuning excelle pour les changements de comportement.
Comparaison Détaillée
Une analyse comparative des facteurs clés pour vous aider à faire le bon choix.
| Facteur | Fine-TuningRecommandé | RAG | Gagnant |
|---|---|---|---|
| Cost | Haute puissance de calcul GPU | Inférieur, base de données vectorielle | |
| Freshness | Statique, nécessite une reformation | Dynamique, mise à jour à tout moment | |
| Behavior | Profondes modifications de style et de raisonnement | Modèle de base inchangé | |
| Latency | Rapide, dans le modèle | Plus lent, étape de récupération | |
| Score Total | 2/ 4 | 2/ 4 | 0 égalités |
Statistiques Clés
Données réelles provenant de sources vérifiées du secteur pour appuyer votre décision.
Databricks
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 d'un périmètre de projet clair et d'un budget.
- Préférer des coûts prévisibles pour les projets IA.
- Cibler des objectifs bien définis.
Choisissez RAG quand...
- S'engager dans le développement exploratoire de l'IA.
- Besoin de flexibilité dans l'exécution du projet.
- Exiger des retours et ajustements itératifs.
Notre Recommandation
RAG est le meilleur choix par defaut. Le fine-tuning excelle pour les changements de comportement.
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