RAG vs Ajuste fino para la IA conversacional

Las conversaciones basadas en la IA han pasado de ser un «nice-to-have» futurista a una ventaja empresarial esencial. Ya sea para responder a las preguntas de los clientes, ayudar a los equipos de ventas o apoyar las operaciones internas… IA conversacional está reconfigurando la forma en que las empresas interactúan y escalan.

Pero desplegar agentes de IA no consiste sólo en elegir un modelo y ponerse en marcha. En lugar de eso, empieza con una decisión crítica: ¿cuál es el enfoque adecuado para tus necesidades?

¿Deberías implementar la Generación Mejorada por Recuperación (RAG), afinar los Grandes Modelos Lingüísticos (LLM) o combinar ambos enfoques?

Ambos tienen potentes capacidades. Ambas ofrecen ventajas únicas. Pero cada una también conlleva algunos retos que debes conocer.

Elegir el adecuado -o saber cuándo combinarlo- no sólo puede dar forma a la experiencia del cliente, sino también ayudar a controlar los costes operativos e impulsar los resultados empresariales.

En este blog, desglosaremos la GAR y el ajuste fino en términos sencillos, exploraremos ejemplos del mundo real y te ayudaremos a elegir el enfoque que mejor se adapte a tus objetivos, ya busques precisión factual, optimizar los costes de implementación, mantener la coherencia de la voz de la marca o equilibrar las tres cosas. También te ayudaremos a evaluar si tu organización está realmente preparada para emprender los esfuerzos de desarrollo intensivos en recursos que requiere el ajuste fino, o si el aprovechamiento de las soluciones existentes podría ofrecer mejores resultados. ROI.

Comprender los componentes básicos: Explicación de RAG vs. Ajuste fino

RAG en términos sencillos

La Generación Mejorada por Recuperación (GAR) funciona como una IA con acceso a una biblioteca de referencias. En pocas palabras, la RAG permite a los LLM buscar cosas antes de responder. Cuando un cliente hace una pregunta, el sistema

1. El LLM busca en una base de conocimientos (documentación de la empresa, manuales de productos, preguntas frecuentes, documentos de ayuda, wikis internos, etc.)

2. Recupera la información más relevante

3. Utiliza esa información recuperada para generar una respuesta precisa y contextualizada

Piensa en ello como un agente de IA que comprueba la documentación de tu empresa antes de responder a la pregunta de un cliente.

Ejemplo del mundo real:El Agente de IA del Gestor de Relaciones Bancarias de Gupshup utiliza la RAG para acceder a información actualizada sobre pólizas, tipos de interés y detalles de las cuentas para ofrecer respuestas precisas sobre productos y servicios bancarios.

La IA proporciona información precisa porque la base de conocimientos se actualiza periódicamente con las tarifas vigentes, los cambios en las pólizas y las ofertas promocionales, lo que garantiza que los clientes reciban siempre la información más actualizada sin necesidad de volver a entrenar el modelo.

Ajuste fino en términos sencillos

Ahora imagina que tu IA es como un asistente personal que ha trabajado con tu equipo durante años. La has entrenado en todas vuestras conversaciones anteriores, tono, jerga y comportamiento.

Afinar significa reentrenar un LLM fundacional sobre ejemplos concretos, como los registros de chat del servicio de atención al cliente de tu marca, documentos, tono de voz y lenguaje de dominio. Aprende en profundidad y responde como si ya conoce tu negocio. Es más bien como enseñar a un LLM tu negocio. Mediante un entrenamiento adicional con tus datos específicos, el modelo aprende:

1. Tus productos y servicios

2. El estilo de comunicación de tu marca

3. Cómo manejar las situaciones habituales de los clientes

Tras el ajuste, el modelo ha interiorizado este conocimiento y no necesita buscar información para cada consulta.

Cuándo utilizar qué: ejemplos del mundo real

Cuándo utilizar el GAR: Casos de uso y ejemplos

1. Contenido dinámico e información en constante cambio

Lo mejor para: Industrias en las que el catálogo de productos, las políticas, los precios, la disponibilidad de existencias o los procedimientos cambian con frecuencia.

Cuando tu empresa opera en un entorno dinámico con actualizaciones constantes de productos, servicios o políticas, la GAR proporciona una ventaja significativa. Como el sistema recupera la información en tiempo real, sólo tienes que actualizar tu base de conocimientos y el agente conversacional de IA tendrá acceso inmediato a la información más reciente, sin necesidad de volver a formarse.

Ejemplo:

• Un minorista de electrónica actualiza sus condiciones de garantía cada trimestre. Un cliente pregunta por la garantía de un modelo recién lanzado.
  → RAG de Gupshup agente de ventas en garantía obtiene la última ficha de producto y da una respuesta actualizada y legalmente precisa.
• Gupshup Agente AI de Gestión de Pedidos de Gupshup utiliza RAG para acceder a la información más reciente sobre el estado de la entrega de tu socio logístico, lo que le permite proporcionar actualizaciones de seguimiento precisas incluso cuando los detalles del envío cambian a lo largo del día.

2. Respuestas basadas en hechos y políticas

Lo mejor para: Cuando la precisión y la exactitud no son negociables

Si tu empresa necesita precisión en las respuestas -por ejemplo, sobre productos, detalles de cuentas, políticas, exenciones de responsabilidad legal, cumplimiento o datos financieros-, RAG garantiza la exactitud basando las respuestas en la realidad.

Ejemplo:

• Un usuario de una app fintech pregunta, «¿Cuáles son los tipos de interés actuales de los préstamos hipotecarios para profesionales asalariados?»
  → RAG impulsó el Agente AI de Asistencia para Préstamos hace referencia al último PDF del producto y responde con el tipo exacto, la elegibilidad y las condiciones generales..

3. Bases de conocimiento complejas

Lo mejor para: Cuando la documentación es extensa y detallada

Las organizaciones con una vasta documentación se benefician de la capacidad de RAG para buscar y recuperar información de extensas bases de conocimiento. En términos más sencillos, si tienes miles de preguntas frecuentes o documentos técnicos, RAG ayuda a navegar y servir respuestas sin necesidad de memorizarlo todo.

Ejemplo:

Gupshup de Gupshup aprovechan la RAG para navegar a través de 10-15K preguntas frecuentes con el fin de proporcionar consejos sanitarios precisos, manteniendo al mismo tiempo las renuncias médicas apropiadas y remitiendo a la atención profesional cuando sea necesario.

Cuándo utilizar el ajuste fino: Casos de uso y ejemplos

1. Experiencia en el sector y comprensión de la trayectoria del cliente

Lo mejor para: Cuando el conocimiento profundo del dominio y la experiencia en el recorrido del cliente son fundamentales

El ajuste fino ayuda a tu agente de IA a comprender realmente los matices de un sector y las diferentes etapas del recorrido del cliente. En lugar de limitarse a responder a las consultas, un modelo perfeccionado puede reconocer en qué punto del recorrido se encuentran los clientes y ofrecerles una orientación adaptada.

La IA de Gupshup utiliza el ajuste fino para desarrollar capacidades especializadas, como hacer recomendaciones de productos contextualmente relevantes, comprender decisiones de compra complejas y guiar eficazmente a los clientes para que completen las transacciones. Por ejemplo, en la banca minorista, la IA reconoce cuándo un cliente está investigando opciones hipotecarias y cuándo está listo para presentar una solicitud, ajustando su enfoque en consecuencia para proporcionar el nivel adecuado de información y asistencia.

Ejemplo:

Un cliente de banca minorista interactúa con un agente de IA perfeccionado durante su viaje de compra de vivienda. En lugar de responder simplemente «Nuestro tipo hipotecario es del 5,75%».

dice el modelo afinado:

«Veo que estás explorando opciones hipotecarias. Nuestro tipo actual es del 5,75%, pero como comprador de vivienda por primera vez, podrías optar a nuestro programa especial con requisitos de pago inicial más bajos. ¿Quieres que te explique tus opciones en función de tu presupuesto?»

2. Conocimiento especializado del dominio

Lo mejor para: Industrias con terminología y conceptos únicos

En campos especializados con un lenguaje específico del dominio, el ajuste fino ayuda a la IA a comprender la terminología y los conceptos del sector sin tener que consultar constantemente la documentación.

Ejemplo: Los GPT formados en la industria de los sectores bancario, sanitario y automovilístico están afinados en conocimientos específicos del dominio, lo que les permite comprender términos y procesos especializados.

Por ejemplo ajuste fino para Banca comienza con la recopilación y el procesamiento de datos de entrenamiento. Gupshup se basa en una profunda experiencia en el dominio, fuentes de datos propias, ejemplos creados y sintetizados por humanos, y conjuntos de datos públicos relevantes, para crear un conjunto de datos de alta calidad adaptado específicamente a las aplicaciones bancarias. La síntesis de datos tampoco es sencilla, ya que lleva meses determinar qué tipo de datos serán útiles para el entrenamiento.

3. Patrones de consulta predecibles

Lo mejor para: Cuando la mayoría de las preguntas caen dentro de las categorías esperadas

Cuando las interacciones con los clientes siguen patrones predecibles, el ajuste puede preparar a la IA para manejar estos escenarios comunes con eficacia.

Ejemplo: Un caso de uso de Colecciones IME aprovecha un modelo afinado como ACE LLM para gestionar las consultas habituales relacionadas con los pagos, los términos y condiciones, explicar a los clientes las implicaciones de los retrasos en los pagos, comprender las dificultades de pago y ofrecer el asesoramiento adecuado.

4. Requisitos complejos para la toma de decisiones

Lo mejor para: Escenarios que requieren un juicio matizado basado en el conocimiento implícito

En los casos en que las decisiones dependen de factores sutiles no documentados explícitamente, el ajuste puede ayudar al modelo a desarrollar el juicio necesario para estas situaciones.

Ejemplo: El asesoramiento financiero requiere una comprensión profunda, y un LLM perfeccionado que haya sido entrenado en miles de interacciones previas con clientes puede comprender mejor los factores implícitos que influyen en las recomendaciones financieras adecuadas, manteniendo al mismo tiempo el cumplimiento de la normativa.

El poder de las técnicas híbridas

Para muchas empresas, el enfoque más eficaz combina tanto la GAR como el ajuste fino para aprovechar los puntos fuertes de cada método.

1. Viajes complejos de los clientes

Lo mejor para: Combinar la precisión de los hechos con una comprensión matizada

Los recorridos del cliente que implican tanto la recuperación de información específica como la comprensión matizada de la intención del cliente se benefician de un enfoque híbrido.

Ejemplo: El Agente AI de Descubrimiento de Propiedades de Gupshup combina la RAG para recuperar detalles específicos de las propiedades con una lógica afinada para calificar a los posibles clientes y comprender sus preferencias y limitaciones en materia de vivienda.

2. Sistemas de apoyo multifunción

Lo mejor para: Cuando el mismo agente se encarga de diversas interacciones

Los sistemas de IA que necesitan realizar diversas funciones -desde el suministro de información hasta la resolución de problemas complejos- se benefician de ambos enfoques.

Ejemplo: El Agente de IA de Viajes y Hostelería de Gupshup utiliza ambos enfoques para gestionar las reservas (utilizando la RAG para obtener disponibilidad y precios precisos), a la vez que proporciona recomendaciones personalizadas basadas en una comprensión afinada de las preferencias del viajero.

Use Case Matrix for RAG, Fine-Tuning, and Combination Approaches

When deciding between RAG, Fine-Tuning, or a Hybrid approach for your conversational AI, it’s important to consider the specific needs of your business. Below, we’ve mapped out various use cases to help you understand which method works best for different scenarios and industries.

Use Case	Best Fit	Why	Example
Constantly Changing Content (policies, SKUs, features)	RAG	RAG keeps information updated without needing retraining.	E-commerce - pulling live data to give accurate details on new product arrivals, offers, item availability or discounts.
High-Touch Industries (finance, luxury, healthcare)	Fine-Tuning	Ensures brand-specific tone, empathy, and domain expertise.	Healthcare AI Agent providing empathetic responses with medical knowledge about symptoms and treatments.
Multilingual Support Across Markets	RAG	RAG can pull information from localized documents or databases on the fly.	Travel AI Agent fetching up-to-date hotel information and policies in various languages.The system also pulls real-time weather data to advise travelers on what to pack.
Need Both Freshness & Tone (e.g., FAQs and conversational support)	Hybrid	Combines RAG for up-to-date info and Fine-Tuning for brand-specific tone and personalized responses.	Retail AI Agent providing product recommendations (RAG) and customer service with a luxury brand tone (Fine-Tuning).
Handling Highly Specialized Domain Knowledge	Fine-Tuning	Fine-tuning enables deeper understanding of industry-specific terminology.	Legal AI Agent fine-tuned on law firm documents and case precedents to answer clients accurately with guardrails that maintain confidentiality, include appropriate disclaimers, and flag complex issues for attorney review..
Real-Time Information (stock levels, order status, etc.)	RAG	RAG provides real-time data retrieval from dynamic sources.	Order Management AI Agent pulling live data on stock levels or delivery status for real-time updates.
Handling Multiple Functions (bookings, recommendations, customer service)	Hybrid	Combines RAG for accurate product details and Fine-Tuning for conversational flow and personalized service.	Travel & Hospitality AI Agent booking flights, recommending destinations, and assisting with customer service inquiries.
Long-Term Knowledge Retention and Contextual Understanding	Fine-Tuning	Fine-tuning builds a model with memory and contextual understanding over time.	Insurance Claims AI Agent studies all past claims and settlements to evaluate evidence for new claims to determine admissibility, and provides tailored support based on customers' claims history and interaction patterns..
Handling Complex, Less Frequent Queries	RAG	RAG ensures accuracy by fetching information for queries that don’t have pre-defined answers.	Banking AI Agent fetching live, updated terms and conditions for loan eligibility or interest rates when asked by a customer.
Need for Speed (low latency in responses)	Fine-Tuning	Fine-tuning allows for fast responses as it doesn't rely on external queries.	E-commerce AI Agent trained on product catalogs instantly answers customer questions about item details, availability, and compatibility, making the shopping experience faster and smoother.

Pros y contras de la RAG frente al ajuste fino

Cada estrategia de IA tiene sus puntos fuertes y sus limitaciones. Mientras que RAG ofrece agilidad y precisión en tiempo real, Fine-Tuning proporciona profundidad, consistencia y velocidad..
Comprender las ventajas y los retos de cada enfoque puede ayudarte a tomar una decisión informada basada en el coste, la velocidad, el esfuerzo de mantenimiento y los resultados empresariales.

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

Pros	Cons
Easily updated with new information without retraining (updates in minutes to hours)	Requires a well-organized and up-to-date knowledge base
Direct access to the latest company documentation	May struggle with questions not covered in the documentation
Transparent citations to source material, improving trust and compliance	Higher per-query computing costs due to real-time retrieval operations
Reduced hallucinations when reliable information exists	Slower runtime compared to pre-trained models
Faster deployment with minimal training requirements (initial setup: 1–4 weeks)	Ongoing costs include vector database infrastructure, content management, and knowledge base maintenance

LLM Fine-Tuning

Pros	Cons
Strong understanding of domain-specific concepts and internalized knowledge	Requires full retraining when business or documentation changes (updates take weeks to months)
Consistent tone, communication style, and brand voice	Higher upfront investment in ML engineering, compute, and infrastructure
Handles implicit queries and edge cases with greater reasoning ability	Risk of hallucination in unfamiliar scenarios or when faced with new data
Faster runtime as there's no retrieval step involved	Needs significant volumes of clean, relevant, curated training data
Suitable for stable environments with less frequent updates (initial setup: 8-25 weeks)	Long-term maintenance includes retraining costs, hosting, and expert oversight, intensive computational requirements across multiple GPUs, and substantial memory storage due to the large size of the LLM.

Benefits Summary:

Benefit Area	RAG (Retrieval-Augmented Generation)	Fine-Tuning
Accuracy	Pulls real-time info from a knowledge base, ensuring factual and traceable answers	Learns domain-specific patterns and language for consistent, intuitive responses
Hallucination Control	Reduces risk of incorrect answers by sticking to verified content; can say "I don’t know"	Can be trained to recognize uncertainty and respond cautiously in unfamiliar situations
Deployment Speed	Fast to launch with existing content; updates are quick—no retraining needed	Slower setup due to training needs, but offers long-term consistency once established
Customer Experience	Best for factual, technical, or policy-related queries, even edge cases	Delivers smoother, brand-aligned conversations with better multi-turn context handling

Caso práctico real: cómo Petromin aprovecha el GAR para ofrecer ofertas puntuales

Petromin Autocare de Petromin demuestra la Generación Mejorada por Recuperación (RAG) en su máxima expresión. Desarrollado en colaboración con Gupshup, ofrece automáticamente a los clientes sólo promociones actuales y relevantes basadas en los intereses específicos de su categoría.

Eliminando la necesidad de actualizar manualmente la base de datos de ofertas, los Agentes AI raspan las ofertas del sitio web y las actualizan en la base de datos RAG. Esto garantiza que los clientes nunca reciban ofertas caducadas, sino que reciban información puntual sobre promociones en directo que se ajusten a sus necesidades.

Esto reduce la carga administrativa al tiempo que mejora significativamente la precisión y relevancia del marketing.

Empresas como Petromin personalizan contenidos y ofertas a escala.

Marco de decisión: Elegir el enfoque adecuado

Elegir entre RAG y Fine-Tuning no tiene que ver con lo correcto y lo incorrecto, sino con lo que funciona mejor mejor para tu etapa empresarial, la disponibilidad de datos y las expectativas de los clientes.

• RAG es ideal para la mayoría de las empresas, sobre todo si tu documentación es sólida y se actualiza a menudo.
• Ajuste fino funciona mejor para necesidades de nivel empresarial en las que el tono, el cumplimiento o la especialización son importantes.
• Híbrido ofrece el estándar de oro, si estás preparado para la complejidad y quieres escalar de verdad las conversaciones inteligentes.

Así, tanto la Generación Mejorada por Recuperación (GRA) y Ajuste fino LLM aportan puntos fuertes únicos a la IA conversacional. La GAR brilla en entornos con contenidos que cambian rápidamente, ofreciendo acceso en tiempo real a información precisa. El ajuste fino, por su parte, destaca por ofrecer un tono coherente, una comprensión más profunda del dominio y un flujo de conversación más natural.

Las empresas deben pensárselo mucho antes de emprender el ajuste fino de forma independiente. El esfuerzo requerido es considerable, ya que exige conocimientos especializados de ML, recursos informáticos significativos y una amplia preparación, limpieza y validación de los datos. El proceso suele durar entre 3 y 8 semanas al principio, con necesidades de mantenimiento continuo. Considera si la inversión merece la pena en función de tu estrategia a largo plazo, los recursos disponibles y el tiempo que tu información seguirá siendo relevante antes de requerir actualizaciones.

Sin embargo, combinando estos enfoques, las empresas pueden crear potentes agentes de IA que no sólo sean fiables en cuanto a los hechos, sino también conscientes del contexto y alineados con la marca. Este estrategia híbrida ofrece los mejores resultados combinando los puntos fuertes de ambos métodos. Empieza con el GAR para un despliegue rápido y una precisión factual, y luego añade estratégicamente elementos de ajuste para mejorar la calidad conversacional en patrones de interacción estables y de alto valor. Este enfoque por fases permite obtener un valor inmediato mientras se construye hacia experiencias más sofisticadas a lo largo del tiempo…

En Gupshup, hemos visto de primera mano cómo este enfoque por capas enfoque multimodal-combinando texto, voz e interfaces visuales- transforma la experiencia del cliente en sectores como la banca, el comercio minorista, la sanidad y otros. Nuestros agentes de IA están diseñados para adaptarse a tus necesidades -de forma rápida, inteligente y adaptada a tu marca-, al tiempo que aprovechan un sistema de gestión de la experiencia del cliente. pila LLM flexible. A medida que los modelos se hacen más ligeros y especializados, el uso de LLMs ajustados y específicos para cada caso puede reducir significativamente los costes y el esfuerzo de desarrollo

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