De verkeerde keuze kost je maanden. RAG en fine-tuning worden vaak door elkaar gehaald, terwijl ze totaal verschillende problemen oplossen. Bij Teamcoda beginnen we bijna altijd met dezelfde vraag: moet het model iets weten, of moet het iets anders doen?
Dat klinkt abstract. In de praktijk maakt het veel uit voor kosten, onderhoud en kwaliteit.
Wat is RAG?
RAG staat voor Retrieval-Augmented Generation. In gewone taal: het model zoekt eerst relevante stukken uit jouw documenten, wiki of tickets, en baseert het antwoord daarop. Je kennis blijft up-to-date zolang je bronnen actueel zijn — je hoeft het model zelf niet opnieuw te trainen.
Denk aan een interne assistent die antwoord geeft op basis van je handleiding, HR-beleid of productdocumentatie. Of een klantenservice-bot die citeert uit je FAQ.
Wat is fine-tuning?
Fine-tuning betekent dat je een bestaand model verder trainen op jouw voorbeelden. Het leert dan een specifieke stijl, structuur of taak — bijvoorbeeld altijd antwoorden in een vast JSON-formaat, of classificeren volgens jouw categorieën.
Dat is krachtig, maar ook duurder en lastiger te onderhouden. Verandert je content vaak? Dan moet je waarschijnlijk opnieuw trainen.
Kies RAG wanneer
- antwoorden gebaseerd moeten zijn op actuele documenten, wiki's of tickets
- je content regelmatig wijzigt
- je bronverwijzing nodig hebt ("dit staat in document X") voor vertrouwen of compliance
- je snel wilt starten zonder grote trainingsdata
Kies fine-tuning wanneer
- toon, format of vakjargon structureel moet kloppen
- je steeds dezelfde classificatie of extractie op grote schaal doet
- latency of kosten per call omlaag moeten — na grondige metingen, niet op gevoel
Combineer bewust
Veel productie-oplossingen gebruiken beide: RAG voor kennis, fine-tuning (of sterke prompts) voor taakgedrag. Maar alleen combineren als je ook evalueert. Zonder testset merk je regressies te laat — wanneer gebruikers al klagen.
Onze tip: start bijna altijd met RAG of goede prompts. Fine-tuning is een optimalisatie, geen startpunt.
Meer lezen? Van idee naar productie, onze AI Implementatie dienst, of de checklist Productie-ready AI.
