Vergelijking
Beide kunnen — maar meestal begin je met RAG. Fine-tuning als stijl of domeinspecifiek gedrag structureel moet veranderen.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) haalt antwoorden uit jouw documenten. Fine-tuning past het model zelf aan op jouw data of stijl. In de praktijk starten de meeste bedrijven met RAG — sneller, goedkoper te valideren, en kennis blijft actueel zolang je bronnen bijwerkt.
Fine-tuning is zinvol als output-structureel anders moet zijn dan wat prompts + RAG opleveren: vaste classificatie, tone-of-voice die niet promptbaar is, of domeinspecifiek gedrag op schaal.
Meestal: RAG eerst, fine-tuning als RAG + prompts niet volstaan.
| RAG | Fine-tuning | |
|---|---|---|
| Actuele kennis | Ja — uit je documenten | Beperkt — trainmoment |
| Setup-tijd | Weken | Weken tot maanden |
| Kosten doorlopend | Ops + tokens | Training + hosting |
| Onderhoud | Bronnen bijwerken | Opnieuw trainen |
| Ideal voor | FAQ, support, interne kennis | Vaste tone-of-voice, classificatie |
| Risico | Verkeerde bronnen | Overfitting, drift |
Handleidingen, wiki, tickets, PDF's — kennis wijzigt regelmatig.
Pilot in weken; bronnen toevoegen zonder model te hertrainen.
Je wilt bronverwijzingen en controle op wat het model ziet.
Output moet altijd hetzelfde stramien volgen.
En RAG + prompts volstaan niet.
Je kunt trainen, evalueren en opnieuw deployen.
Geschreven en geredigeerd door Teamcoda · Den Bosch. Praktijkkennis uit projecten en klantwerk — geen volautomatisch gegenereerde content zonder redactie.
Twijfel over scope of budget? Laat je offerte reviewen — concreet feedback, geen verkoopscript.
Wil je met een van deze technieken aan de gang? Of advies nodig over hoe je deze effectief in kan zetten? We geven advies maar hebben ook capaciteit. Neem contact met ons op om de mogelijkheden te bespreken.