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# Comparaison entre la récupération, la génération augmentée et le réglage précis
<a name="rag-vs-fine-tuning"></a>

Le tableau suivant décrit les avantages et les inconvénients des approches de réglage fin et basées sur le RAG.


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| Approche | Avantages | Inconvénients | 
| --- | --- | --- | 
| Peaufinage | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/prescriptive-guidance/latest/retrieval-augmented-generation-options/rag-vs-fine-tuning.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/prescriptive-guidance/latest/retrieval-augmented-generation-options/rag-vs-fine-tuning.html) | 
| RAG | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/prescriptive-guidance/latest/retrieval-augmented-generation-options/rag-vs-fine-tuning.html) | [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/fr_fr/prescriptive-guidance/latest/retrieval-augmented-generation-options/rag-vs-fine-tuning.html) | 

Si vous devez créer une solution de réponse aux questions qui fait référence à vos documents personnalisés, nous vous recommandons de commencer par une approche basée sur le RAG. Utilisez le réglage fin si vous avez besoin que le modèle exécute des tâches supplémentaires, telles que la synthèse.

Vous pouvez combiner les approches de réglage fin et RAG dans un seul modèle. Dans ce cas, l'architecture RAG ne change pas, mais le LLM qui génère la réponse est également affiné avec les documents personnalisés. Cela combine le meilleur des deux mondes et constitue peut-être une solution optimale pour votre cas d'utilisation. Pour plus d'informations sur la manière de combiner le réglage fin supervisé avec le RAG, consultez la recherche [RAFT : Adapting Language Model to Domain Specific RAG](https://arxiv.org/pdf/2403.10131) du. University of California, Berkeley