AI · Jämförelse
RAG vs Fine-tuning
Båda löser 'AI som kan vår data' - men på olika sätt. Valet påverkar både kvalitet och kostnad.
Vår rekommendation
RAG först - nästan alltid. Fine-tuning som tillägg när stil/format ska anpassas eller specifik task-kvalitet behöver maxas.
- 01RAG: data uppdateras automatiskt, källcitering, ingen omträning
- 02Fine-tuning: bättre på stil/format, snabbare inference, mer låsbart
- 03RAG har lägre instegströskel och bättre transparens
- 04Många moderna lösningar kör båda i kombination
Sida vid sida
| Dimension | RAG | Fine-tuning |
|---|---|---|
| Data uppdateras | Direkt - byt ut documents | Kräver ny träningskörning |
| Källcitering | Native - returnerar sources | Saknas typiskt |
| Kostnad initialt | Låg | Hög (träning + utvärdering) |
| Inference-kostnad | Lite högre (context tokens) | Lägre |
| Anpassad stil/format | Svårare | Mycket effektiv |
Vanliga frågor
Q01När väljer ni fine-tuning?
När ni har 1000+ kvalitativa träningsexempel, RAG inte räcker till stil-anpassning, eller när ni behöver snabb/billig inference på smal uppgift.
Relaterade ämnen
RAG-implementation för svenska företag
Retrieval-Augmented Generation byggt för svenska företag - vector store, embeddings, hybrid-sök och evaluation pipeline.
Fine-tuning av AI-modeller
Fine-tuning av Claude, GPT, Llama och Mistral. Vi bygger datasets, kör träning och evaluerar resultatet.
AI-konsult i Sverige
Senior AI-konsult med fokus på leverans - från första pilot till produktion. Leverantörsoberoende: Claude, GPT, Azure OpenAI, Vercel AI SDK.
Behöver ni hjälp att välja?
Boka ett kostnadsfritt samtal - vi går igenom er specifika situation och ger en rekommendation som passar er.