Introducción: La inteligencia generativa avanza a gran velocidad pero muchos principiantes se preguntan cuándo usar RAG y cuándo usar fine tuning. Este artículo explica de forma práctica y sencilla las diferencias, con ejemplos y casos reales que puedes aplicar hoy mismo.

Qué es fine tuning Fine tuning consiste en enseñar al modelo un comportamiento nuevo mediante ejemplos. El modelo ya sabe lenguaje y razonamiento; al entrenarlo con tus ejemplos aprende de forma permanente el estilo, el formato o patrones específicos de tu empresa.

Qué logra fine tuning Consistencia en formato de salida, tono de comunicación, mejor rendimiento en tareas concretas y reducción de la longitud de los prompts.

Qué no hace fine tuning No añade hechos nuevos de manera inmediata, no almacena documentos como una base de datos y no se actualiza automáticamente cuando cambia tu información.

Ejemplo de fine tuning Si tu empresa responde correos con un tono formal y aportas 200 a 500 ejemplos de entrada y salida, el modelo empezará a redactar exactamente como tu organización, las respuestas serán consistentes y los prompts mucho más cortos.

Qué es RAG RAG significa Retrieval Augmented Generation. En resumen, el modelo busca en tus documentos, recupera fragmentos relevantes y los usa como contexto para generar respuestas. Es ideal cuando necesitas respuestas precisas y actuales basadas en tu corpus documental.

Para qué es mejor RAG Documentación específica de la empresa, archivos grandes como manuales y PDFs, conocimiento que cambia con frecuencia y para reducir al máximo las alucinaciones del modelo mediante grounding en fuentes reales.

Qué no hace RAG No modifica el comportamiento del modelo ni enseña un estilo de escritura; tampoco incrusta permanentemente la información recuperada dentro del modelo.

Comparación simple Piensa en RAG como una biblioteca donde el modelo busca información. Piensa en fine tuning como una escuela donde el modelo aprende comportamientos que conserva para siempre. La combinación suele ser la mejor opción en entornos empresariales.

Cuándo usar cada uno Usa RAG cuando necesitas incorporar hechos nuevos en tiempo real, analizar PDFs o políticas, trabajar con conocimiento que se actualiza con frecuencia o reducir alucinaciones. Usa fine tuning cuando buscas salidas con formato fijo como JSON, SCIM o logs, estilo de comunicación corporativo, generación de consultas precisas como Cypher, o tareas repetibles que deben seguir reglas estrictas sin depender de prompts largos.

Casos de uso reales Casos RAG: chatbots que responden desde documentos internos, consultas sobre esquemas SCIM almacenados en bases de grafos, asistencia en políticas internas, manuales de producto y documentación legal. Casos fine tuning: salida de API consistente en JSON o XML, generación precisa de consultas Cypher, tono corporativo en comunicaciones y tareas especializadas repetibles.

Uso combinado, estrategia recomendada Un flujo ideal en una empresa real puede incluir RAG para recuperar esquemas y datos actualizados y fine tuning para garantizar que la estructura de salida y el estilo sean siempre correctos. Por ejemplo, en un procesador SCIM impulsado por LLM RAG puede recuperar esquemas desde la base de datos mientras que el modelo fine tuneado asegura que el JSON sea válido, que las consultas Cypher cumplan las convenciones internas y que no aparezcan atributos inventados. Esto aporta precisión, inteligencia y exactitud.

Ventajas prácticas RAG mantiene la información actualizada y reduce errores de hecho. Fine tuning asegura profesionalidad, consistencia y cumplimiento de formatos. Juntos reducen tiempo de desarrollo, costes operativos y riesgo de respuestas erróneas.

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Resumen final RAG añade conocimiento en tiempo real. Fine tuning añade habilidades y comportamiento de forma permanente. No son competidores sino complementos. Si quieres que tu sistema sea inteligente usa RAG. Si quieres que sea confiable y profesional usa fine tuning. Para sistemas empresariales maduros con requisitos de precisión, estilo corporativo y datos dinámicos, la combinación de ambos es la estrategia ganadora.

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