RAG of fine-tuning: wat moet ik kiezen?
Kort antwoord: voor bijna elk MKB-bedrijf dat AI wil laten werken met de eigen kennis is RAG de juiste keuze, niet fine-tuning. RAG (Retrieval-Augmented Generation) laat AI antwoorden op basis van uw actuele documenten, is goedkoper, makkelijker bij te werken en geeft bronverwijzing. Fine-tuning - het bijtrainen van een model op uw data - is duurder, complexer en vooral nuttig voor een vaste stijl of een zeer specifiek taakpatroon, niet voor feitenkennis die verandert. Begin met RAG; overweeg fine-tuning pas als RAG aantoonbaar tekortschiet.
Wat is RAG?
Bij RAG zoekt het systeem eerst de relevante stukken op in uw eigen kennisbank (handleidingen, contracten, beleid) en geeft die mee aan de AI als context. De AI antwoordt op basis van die stukken en kan verwijzen naar de bron. Verandert uw documentatie, dan werkt u simpelweg de kennisbank bij. Lees de uitgebreide uitleg in [RAG uitgelegd voor bedrijven](/blog/rag-uitgelegd-voor-bedrijven).
Wat is fine-tuning?
Bij fine-tuning traint u een bestaand model verder op uw eigen voorbeelden, zodat het standaard een bepaalde stijl, toon of taakpatroon aanhoudt. De kennis zit dan "ingebakken" in het model. Het nadeel: bij nieuwe of gewijzigde informatie moet u opnieuw trainen, en u krijgt geen bronverwijzing.
De vergelijking
| RAG | Fine-tuning | |
|---|---|---|
| Geschikt voor | Feitenkennis, documenten, FAQ | Vaste stijl, vast taakpatroon |
| Bijwerken | Document aanpassen | Opnieuw trainen |
| Bronverwijzing | Ja | Nee |
| Kosten | Lager | Hoger |
| Complexiteit | Lager | Hoger |
Wanneer toch fine-tuning?
- U wilt een zeer consistente schrijfstijl of toon in grote volumes.
- U heeft een smal, herhaald taakpatroon met veel voorbeelden.
- RAG geeft aantoonbaar onvoldoende resultaat na goede optimalisatie.
In de praktijk combineren geavanceerde systemen soms beide, maar dat is zelden nodig om te starten. De juiste context meegeven (zie [context engineering](/blog/context-engineering-uitgelegd)) levert vaak meer op dan trainen.
Onze eerlijke aanbeveling
Begin met RAG. Het is sneller live, goedkoper, transparant door bronverwijzing en eenvoudig actueel te houden. Pas als u tegen duidelijke grenzen aanloopt, kijkt u naar fine-tuning. Wie meteen begint met fine-tuning, betaalt vaak voor complexiteit die hij niet nodig heeft.
Veelgestelde vragen
Is fine-tuning beter dan RAG?
Niet "beter" - anders. RAG past bij feitenkennis die verandert, fine-tuning bij vaste stijl of taakpatroon. Voor de meeste bedrijven volstaat RAG.
Heb ik veel data nodig voor RAG?
Nee, u heeft uw bestaande documenten nodig, goed georganiseerd. Geen trainingsset.
Kan NEXTRIQ dit bouwen?
Ja, RAG-systemen op uw eigen kennis zijn een kernonderdeel van onze [AI-systemen op maat](/diensten/ai-systems).
Aan de slag
Wilt u AI laten werken met uw eigen kennis, met bronverwijzing en zonder dure trainingstrajecten? Bekijk [AI-systemen op maat](/diensten/ai-systems) of neem [contact](/contact) op met NEXTRIQ.