Guia tecnica
RAG vs fine-tuning: que conviene para conocimiento interno
RAG y fine-tuning no resuelven el mismo problema. Para preguntas sobre documentos cambiantes, RAG suele ser el primer paso; para estilo o comportamiento, fine-tuning puede ayudar.
Decision rapida
Flujo recomendado
Veredicto
Para conocimiento interno que cambia y necesita trazabilidad, empieza con RAG. Fine-tuning encaja mejor cuando quieres modificar estilo, formato o comportamiento del modelo.
Comparativa practica
| Criterio | RAG | Fine-tuning | Polp |
|---|---|---|---|
| Datos cambiantes | Fuerte | Debil si hay cambios frecuentes | Polp sincroniza fuentes |
| Citas | Natural | No garantiza fuente | Respuestas con fuentes |
| Coste operativo | Preparar y mantener fuentes | Preparar dataset y entrenar | Polp simplifica la puesta en marcha |
| Uso ideal | Preguntas sobre conocimiento | Estilo/tarea especializada | Memoria interna |
Cuando elegir Polp
Si el problema es conocimiento interno
Tus documentos cambian cada semana.
Necesitas explicar de donde sale cada respuesta.
Quieres empezar rapido sin entrenar un modelo propio.
Prefieres mantener fuentes actualizadas antes que reentrenar cada cambio documental.
Solicita una demo
Comprueba si Polp encaja con tus fuentes reales
Cuentanos donde vive tu conocimiento y te diremos que integraciones conectar primero.
Fuentes, permisos y roles desde el inicio.
Respuestas con documentos citados.
Pensado para equipos no tecnicos.
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