RAG of Fine-Tuning : welke AI kiezen voor uw bedrijf?

Twee benaderingen, twee filosofieën. De ene zoekt real-time in uw documenten, de andere internaliseert uw bedrijfskennis. We ontwarren alles met concrete voorbeelden.

Het uitgangsprobleem

Een LLM (GPT, Claude, Mistral…) is getraind op publieke data. Het kent uw contracten, procedures en vakjargon niet. Om het nuttig te maken in uw context, zijn er twee grote opties.

RAG : de AI die zoekt voor hij antwoordt

Met RAG (Retrieval Augmented Generation) raadpleegt uw AI een documentenbasis bij elke vraag. Het vectoriseert uw inhoud (contracten, productfiches, handleidingen), haalt de meest relevante passages op en formuleert een antwoord met bronvermelding.

Het sleutelvoordeel: als een contract wijzigt, update u de basis, niet het model.

Fine-Tuning : de AI die uw kennis heeft geïnternaliseerd

Fine-tuning houdt in dat het model gedeeltelijk opnieuw getraind wordt op uw data. De AI absorbeert uw toon, vocabulaire en redeneerpatronen. Resultaat: het antwoordt "zoals u" zonder dat er telkens context moet worden meegegeven.

De hybride aanpak : het beste van beide werelden

In ~40% van onze projecten raden we een hybride aanpak aan: een fine-tuned model voor stijl en formaat, gecombineerd met RAG voor actuele gegevens. Voorbeeld: een advocatenkantoor met een assistent die conclusies schrijft in exact de stijl van het kantoor (fine-tuning), gebaseerd op de meest recente jurisprudentie (RAG dagelijks bijgewerkt).