Pourquoi ne pas utiliser les deux ?
La question RAG vs fine-tuning est souvent mal posée. Ces deux techniques ne s'excluent pas mutuellement — elles répondent à des problèmes différents. Le fine-tuning modifie les poids du modèle pour ancrer un style, un format ou des connaissances statiques. Le RAG, lui, augmente chaque inférence avec des documents récupérés dynamiquement depuis une base vectorielle.
Quand choisir le RAG
- Vos données changent fréquemment (documentation produit, prix, FAQ) — un re-training toutes les semaines est trop coûteux
- Vous devez citer vos sources — le RAG permet d'injecter la source dans le contexte et de l'exposer à l'utilisateur
- Budget GPU limité — pas besoin de GPU pour faire tourner du RAG sur un LLM via API
Quand choisir le fine-tuning
- Style et format très spécifiques (réponses JSON structurées, ton juridique, output code dans un framework interne)
- Connaissances figées et volumineuses que vous ne voulez pas passer dans le contexte à chaque appel (coût tokens)
- Latence critique — un modèle fine-tuné + contexte court est plus rapide qu'un RAG avec retrieval
Architecture hybride recommandée
En production, l'approche la plus robuste combine les deux :
- Fine-tuner un modèle de base sur votre style/format (une seule fois)
- Ajouter une couche RAG pour les connaissances dynamiques
- Utiliser un reranker (Cohere Rerank, BGE Reranker) pour améliorer la pertinence des chunks récupérés
Métriques à surveiller
Pour évaluer votre pipeline RAG, concentrez-vous sur :
- Recall@K : le bon chunk est-il dans les K résultats récupérés ?
- Faithfulness : la réponse est-elle fondée sur les documents récupérés (pas d'hallucination) ?
- Answer relevancy : la réponse répond-elle vraiment à la question ?
Des frameworks comme RAGAS ou TruLens automatisent ces évaluations.
