Comparaison RAG et Affinage Fin : Quelle Stratégie pour les LLMs sur Mesure ?
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 Caractéristique RAG (Génération augmentée par récupération) Ajustement fin Utilisation principale Ajouter des connaissances Modifier le comportement Coût Faible (BDV vectorielle) Élevé (entraînement GPU) Mises à jour En temps réel Requiert un nouveau entraînement Hallucinations Réduites (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. ...