De verkeerde keuze kost maanden. RAG en fine-tuning lossen verschillende problemen op. Bij Teamcoda beginnen we bijna altijd met de vraag: wat moet het model weten versus wat moet het anders doen?
Kies RAG wanneer
- Antwoorden moeten gebaseerd zijn op actuele documenten, wiki's of tickets
- Je content vaak wijzigt — fine-tuning zou steeds opnieuw moeten
- Je bronverwijzing (citeAs) nodig hebt voor vertrouwen of compliance
Kies fine-tuning wanneer
- Stijl, format of domeintaal structureel moet kloppen
- Je herhaaldelijk dezelfde classificatie of extractie doet op grote schaal
- Latency of kosten per call moeten omlaag — na grondige evaluatie
Combineer bewust
RAG voor kennis, fine-tuning voor taakgedrag — met evaluatie op beide. Zonder testset zie je regressies te laat.
Meer over implementatie? Van idee naar productie of onze AI Implementatie dienst. Checklist: Productie-ready AI.
