RAG vs Ajustement fin : quelle stratégie pour les LLMs personnalisées ?

Bref

Ne choisissez pas. Utilisez RAG pour la connaissance (injecter des faits) et l’ajustement fin pour le comportement (style, format, ton). La plupart des systèmes de production ont besoin de RAG en premier.

Comparaison des spécifications

CaractéristiqueRAG (Génération augmentée par récupération)Ajustement fin
Utilisation principaleAjouter des connaissancesModifier le comportement
CoûtFaible (BDV vectorielle)Élevé (entraînement GPU)
Mises à jourEn temps réelRequiert un nouveau entraînement
HallucinationsRéduites (fondées sur des sources)Possibles

RAG (Génération augmentée par récupération)

Avantages

  • ✅ Informations à jour
  • ✅ Sources traçables
  • ✅ Moins coûteux à mettre en œuvre

Inconvénients

  • ❌ Limites de la fenêtre contextuelle
  • ❌ Latence de récupération
  • ❌ Architecture complexe

Ajustement fin

Avantages

  • ✅ Correspondance parfaite du style
  • ✅ Latence plus faible (pas de récupération)
  • ✅ Apprentissage de nouvelles tâches

Inconvénients

  • ❌ Connaissances statiques
  • ❌ Oubli catastrophique
  • ❌ Calculs coûteux

Verdict

Ne choisissez pas. Utilisez RAG pour la connaissance (injecter des faits) et l’ajustement fin pour le comportement (style, format, ton). La plupart des systèmes de production ont besoin de RAG en premier.

Dernière mise à jour : février 2026