IA comparativa

RAG vs Fine-Tuning

RAG

Fine-Tuning

Veredicto

RAG para la mayoría de casos. Fine-tune solo cuando necesite estilo consistente o comportamiento especializado.

Comparativa detallada

Criterio	RAG	Fine-Tuning	Ganador
Coste de setup	Bajo (API + BD vectorial)	Alto (datos de entrenamiento + cómputo)	RAG
Frescura de datos	Actualizaciones en tiempo real	Requiere reentrenamiento	RAG
Precisión (dominio)	Buena con documentación de calidad	Excelente (interiorizada)	Fine-Tuning
Control de alucinaciones	Anclado en documentos	Solo transferencia de estilo	RAG
Mantenimiento	Actualizar documentos	Reentrenar periódicamente	RAG
Coste por consulta	Mayor (retrieval + generación)	Menor (solo generación)	Fine-Tuning