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RAG vs Fine Tuning: ¿qué conviene en IA?

Imagen realista de un developer en oficina moderna analizando código y gráficos, ilustrando la comparación RAG vs fine tuning en machine learning.

La IA generativa ha abierto un mundo de posibilidades: desde escribir código más rápido hasta crear asistentes virtuales que parecen humanos. Pero también tiene una limitación enorme: los modelos no saben lo que no estaba en sus datos de entrenamiento.


Y sí, todos hemos estado ahí: le haces una pregunta al modelo y la respuesta suena convincente, pero resulta ser inventada (“alucinación”). O peor: es información vieja o incompleta.


En ese momento surge la gran duda que muchos devs comparten: ¿Uso RAG o hago fine-tuning para resolver mi caso?


Ambos enfoques son válidos, pero sirven para cosas distintas. Aquí te explicamos qué es cada uno y cómo compararlos.


¿Qué es RAG?


El RAG (Retrieval-Augmented Generation) es, en palabras simples, un puente entre tu base de datos y un modelo de lenguaje.


Flujo básico: Consulta del usuario → Recuperación de contexto → Generación con base en ese contexto.
Ejemplo práctico: Imagina un chatbot interno en tu empresa. Un usuario pregunta: “¿Cuál es la política de vacaciones?”

 

El modelo no lo sabe de fábrica, pero tu base de datos de RRHH sí. RAG busca ese dato en la DB, se lo pasa al modelo y la respuesta final es precisa y actualizada.


RAG significado: no entrenas de nuevo el modelo, simplemente lo alimentas con contexto fresco cada vez que responde.


¿Qué es Fine-Tuning?


El fine-tuning en machine learning (a veces llamado tuning text en tareas de texto) significa reentrenar un modelo con tus propios datos.


Sirve para que el modelo:

  • Adopte un estilo específico.
  • Responda en un formato fijo.
  • Aprenda un dominio particular con datos muy concretos.

 

Ejemplo: un modelo que genera reportes financieros con tablas y campos exactos. Aquí el formato repetitivo lo hace ideal para fine-tuning.


Tabla comparativa de RAG vs Fine-Tuning
Tabla comparativa de RAG vs Fine tuning

Casos prácticos:

 

  • RAG: un bot de soporte técnico que debe responder con la documentación más reciente.
  • Fine tuning: un modelo que genera reportes financieros con un formato fijo (tablas, campos exactos).
  • Ambos juntos: un asistente legal que responde con leyes actualizadas (RAG) pero siempre en formato jurídico correcto (fine tuning).

 

Un buen ejercicio para entrevistas es justificar la arquitectura: ¿RAG para información dinámica o fine-tuning para formato consistente? Este artículo sobre entrevistas técnicas y live coding trae tips para pensar en voz alta, estructurar tu solución y comunicar trade-offs con claridad.


Buenas prácticas y errores comunes


RAG

Infografía titulada “Retrieval Augmented Generation (RAG)” que muestra el proceso de funcionamiento de los modelos RAG. Representa el flujo desde “User” → “Prompt” → “Data Retrieval” → “Generator” → “Response”, con “Large Data Sources” que alimentan la etapa de recuperación de datos. El diseño utiliza íconos coloridos y flechas sobre un fondo azul claro. Crédito de la imagen: EDUCBA.

Buenas prácticas:

 

  • Combinar embeddings con metadatos (fechas, etiquetas, categorías).
  • Mantener los datos actualizados y limpios antes de indexarlos.
  • Usar chunking de tamaño equilibrado (ni demasiado corto ni demasiado largo).
  • Testear con usuarios reales antes de escalar el sistema.


Errores comunes:


Indexar información duplicada o sin limpiar → genera ruido.
Elegir mal la base vectorial → latencia alta o resultados poco relevantes.
Confiar demasiado en el modelo sin validar la fuente de la información.
No configurar guardrails → aumenta el riesgo de “alucinaciones”.


Fine-Tuning

“Fine-tuning Process” que muestra las etapas del entrenamiento de un modelo de IA. Ilustra el flujo desde “Raw Text Data” → “Pre-trained LLM” → “Fine-tuned LLM”, con una “Custom Knowledge Base”
Buenas prácticas:

 

  • Tener datasets representativos y balanceados antes de entrenar.
  • Definir claramente el objetivo (tono, estilo, formato) antes de invertir recursos.
  • Empezar con un modelo base pequeño para prototipar y luego escalar.
  • Medir constantemente la calidad del output con métricas claras.


Errores comunes:

 

  • Usar datasets muy pequeños → el modelo sobreaprende y pierde generalización.
  • Reentrenar demasiado seguido → costos altos y poco retorno.
  • No documentar el proceso → difícil replicar resultados o mejorar el modelo.
  • Usar fine-tuning para casos donde RAG sería más simple y barato.

 

¿Cuál conviene entre RAG y Fine Tuning?


La respuesta depende del problema:

 

  • Si tu información cambia constantemente → RAG es más rápido, barato y flexible.
  • Si necesitas que el modelo mantenga un estilo o formato fijo → Fine-tuning es la opción.
  • Si quieres lo mejor de ambos → úsalos en conjunto.


Consejo de dev a dev: empieza evaluando si tu necesidad es de contenido dinámico (RAG) o de consistencia en el output (fine-tuning). A partir de ahí, podrás decidir con mayor claridad.

 

Lecturas recomendadas (dev-to-dev)


FAQ


¿Qué es RAG en IA?


Es un método que conecta un modelo de lenguaje con una base de datos externa y responde con información actualizada.


¿Qué es tuning en machine learning?


Es reentrenar un modelo con nuevos datos para darle estilo, formato o conocimiento específico.


¿RAG es más barato que fine-tuning?


Sí, porque no reentrenas el modelo, solo indexas y consultas datos.


¿Se pueden usar RAG y fine-tuning juntos?


Totalmente: RAG para el contenido dinámico y fine-tuning para dar consistencia al estilo.
 


¿Quieres conocer más sobre Rootstack? Te invitamos a ver este video.