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.

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Decision rapida

Flujo recomendado

RAG: Recupera contexto externo en tiempo de respuesta.

Fine-tuning: Ajusta el comportamiento del modelo con ejemplos.

Polp: Producto de respuestas con fuentes aplicado a documentos e integraciones de empresa.

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.

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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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Prepararemos una demo centrada en tus documentos y procesos reales.

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