Duas técnicas dominam qualquer conversa séria sobre IA aplicada a empresas: fine-tuning e RAG (Retrieval-Augmented Generation). Elas não competem — resolvem problemas diferentes. Quem entende isso entrega IAs que funcionam; quem não entende entrega uma demo que quebra na segunda semana.
Fine-tuning: o conhecimento que vira caráter
No fine-tuning (na CoreByte, combinado com destilação de modelos de fronteira), o conhecimento estável da empresa — regras, tom de voz, processos, jargão do nicho — é gravado nas camadas do modelo. Vira caráter: a IA não "consulta" aquele conhecimento, ela é aquele conhecimento. Resultado: respostas consistentes, sem depender de um prompt gigante que alguém precisa lembrar de colar.
RAG: o conhecimento que muda todo dia
Preço de tabela, agenda do dia, estoque, andamento de processo. Isso não deve estar gravado no modelo — deve ser lido na hora, da fonte oficial, via RAG. O modelo busca o dado atual e responde com ele. Se a tabela mudou hoje, a IA já responde com o valor novo.
Por que os dois
- Só fine-tuning: IA competente com informação congelada — perigoso para dados que mudam.
- Só RAG: um buscador esperto, mas sem o caráter e as regras do negócio gravados.
- Os dois: caráter gravado + verdade do dia lida em tempo real. É a arquitetura das IAs que a CoreByte entrega — com guardrails para nunca sair do roteiro.
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