IA comparação

RAG vs Fine-Tuning

RAG

Fine-Tuning

Veredicto

RAG para a maioria dos casos de uso. Fine-tune apenas quando precisa de estilo consistente ou comportamento especializado.

Comparação detalhada

Critério	RAG	Fine-Tuning	Vencedor
Custo de setup	Baixo (API + vector DB)	Elevado (dados de treino + compute)	RAG
Frescura dos dados	Updates em tempo real	Exige retraining	RAG
Precisão (domínio)	Boa com documentos de qualidade	Excelente (internalizada)	Fine-Tuning
Controlo de alucinação	Ancorado em documentos	Apenas transferência de estilo	RAG
Manutenção	Atualizar documentos	Retreinar periodicamente	RAG
Custo por query	Mais alto (retrieval + gen)	Mais baixo (apenas geração)	Fine-Tuning