RAG ou Fine-Tuning? Pare de Confundir Isso!

Muitos desenvolvedores ainda confundem RAG (Retrieval-Augmented Generation) com Fine-Tuning na hora de construir aplicações com LLMs. Neste vídeo, você vai entender exatamente o papel de cada abordagem, os custos, as vantagens e qual escolher para a sua arquitetura. 📌 O que você vai ver neste vídeo: • O que é RAG e como funciona a busca em base de conhecimento • O que é Fine-Tuning e quando vale a pena ajustar os pesos do modelo • Casos de uso práticos: quando combinar as duas soluções 💡 Resumo rápido: Use RAG se os seus dados mudam frequentemente, você precisa citar fontes ou quer colocar em produção rápido. Use Fine-Tuning se você precisa que o modelo aprenda um tom específico, formate respostas de modo estrito ou atue em um domínio sem precisar passar centenas de tokens de contexto toda vez. #InteligenciaArtificial #RAG #FineTuning #LLM #MachineLearning #DesenvolvimentoDeSoftware