“Devo treinar (fine-tune) o modelo com meus dados?” — quase sempre a resposta é RAG primeiro. Entenda a diferença. A dgm desenha a abordagem certa na plataforma osFoundry. (Conteúdo informativo.)
A diferença
| RAG | Fine-tuning | |
|---|---|---|
| O que faz | Busca seus dados na resposta | Ajusta o modelo com seus dados |
| Atualização | Imediata (muda o dado) | Re-treinar |
| Citações | Sim | Não nativamente |
| Custo/esforço | Menor | Maior |
| Muda | O conhecimento | Estilo/comportamento |
Veja RAG: o que é e como usar.
Quando usar cada um
- RAG: conhecimento que muda (políticas, catálogo, documentos), com citações e atualizável — resolve a maioria dos casos empresariais.
- Fine-tuning: mudar estilo/formato/comportamento de forma consistente, ou tarefa muito específica — exige dados de qualidade e mais esforço.
Muitas vezes, RAG + bom prompt já resolve sem fine-tuning. E frequentemente se combinam.
Onde a dgm entra
A dgm desenha a abordagem certa — geralmente RAG, com fine-tuning quando justifica —, começando pelo mais simples que resolve, na plataforma osFoundry. Veja consultoria de RAG e base de conhecimento.
Agende uma conversa com a dgm. Conteúdo informativo.