RAG vs Fine-tuning: Ktoré AI riešenie je správne pre vašu firmu?

Firmy, ktoré v roku 2026 zvažujú nasadenie umelej inteligencie do svojich procesov, veľmi rýchlo narazia na zásadnú otázku: je lepšie použiť RAG alebo fine-tuning jazykového modelu? Obe technológie sa často spomínajú v rovnakom kontexte, no ich použitie, náklady aj riziká sa výrazne líšia. Správna voľba pritom rozhoduje o tom, či sa AI stane konkurenčnou výhodou, alebo drahým experimentom bez reálneho prínosu.

Tento článok vysvetľuje rozdiel medzi RAG a fine-tuningom jednoducho, prakticky a z pohľadu B2B firiem pôsobiacich na Slovensku a v Európskej únii.

Prečo je porovnanie RAG a fine-tuningu v roku 2026 tak dôležité

V minulosti sa firmy snažili „naučiť" AI model svoje interné dáta najmä pomocou fine-tuningu. S nástupom pokročilých jazykových modelov a rastúcimi požiadavkami na bezpečnosť, auditovateľnosť a súlad s GDPR sa však do popredia dostáva RAG, teda Retrieval-Augmented Generation.

V roku 2026 už nejde len o kvalitu odpovedí. Firmy riešia otázky ako: Odkiaľ AI berie informácie? Sú odpovede dohľadateľné? Vieme vysvetliť rozhodnutie modelu audítorovi alebo regulatornému orgánu? Práve tu sa rozdiely medzi RAG a fine-tuningom stávajú zásadnými.

Čo je RAG a ako funguje v praxi

RAG, teda Retrieval-Augmented Generation, je architektúra, pri ktorej jazykový model negeneruje odpovede len zo svojich natrénovaných znalostí, ale aktívne si vyhľadáva relevantné informácie z externých zdrojov. Týmito zdrojmi môžu byť firemné dokumenty, databázy, interné znalostné bázy alebo regulované dátové úložiská umiestnené v rámci EÚ.

Pre firmu to znamená, že AI odpovedá na základe aktuálnych, overiteľných a kontrolovaných dát. Ak sa zmení interný dokument alebo legislatíva, stačí aktualizovať zdroj dát a model okamžite pracuje s novou informáciou bez potreby opätovného tréningu. RAG sa preto v B2B prostredí často používa pre interných asistentov, zákaznícku podporu, compliance nástroje alebo analytické systémy.

Z pohľadu AEO je RAG mimoriadne silný, pretože umožňuje generovať presné, kontextové a vysvetliteľné odpovede, ktoré vyhľadávače a AI answer enginy preferujú.

Čo je fine-tuning a kedy dáva zmysel

Fine-tuning znamená dodatočné trénovanie jazykového modelu na špecifických dátach firmy. Cieľom je upraviť správanie modelu tak, aby odpovedal určitým štýlom, používal špecifickú terminológiu alebo sa správal konzistentne v úzkom type úloh. V praxi sa fine-tuning využíva najmä tam, kde je potrebné jednotné vyjadrovanie, napríklad v marketingových textoch, zákazníckej komunikácii alebo v úzko špecializovaných doménach.

Nevýhodou fine-tuningu je, že model si „zapamätá" stav dát v čase tréningu. Ak sa informácie zmenia, je potrebné model znovu pretrénovať, čo zvyšuje náklady a znižuje flexibilitu. Z pohľadu GDPR a EU AI Act je tiež náročnejšie vysvetliť, prečo model generuje konkrétnu odpoveď, keďže znalosti sú „zapečené" priamo v jeho parametroch.

Hlavné rozdiely z pohľadu B2B firiem

Z praktického hľadiska je RAG vhodnejší pre firmy, ktoré pracujú s veľkým objemom interných dokumentov, často aktualizujú dáta a potrebujú mať nad AI systémom vysokú mieru kontroly. Fine-tuning naopak lepšie funguje tam, kde ide o konzistentné správanie modelu v úzkom rozsahu úloh a kde sa znalostná báza nemení často.

Pre slovenské a európske firmy zohráva dôležitú úlohu aj lokalita dát. RAG umožňuje držať citlivé informácie v lokálnych alebo európskych úložiskách a model k nim pristupuje len v čase generovania odpovede. To výrazne zjednodušuje dodržiavanie regulačných požiadaviek a interných bezpečnostných politík.

Náklady, škálovanie a návratnosť investície

Z dlhodobého pohľadu býva RAG finančne efektívnejší. Hoci si vyžaduje počiatočnú investíciu do dátovej infraštruktúry a integrácií, jeho údržba je lacnejšia než opakovaný fine-tuning modelov. Firmy môžu pridávať nové dokumenty, procesy alebo jazyky bez zásahu do samotného modelu.

Fine-tuning môže byť na začiatku lacnejší pre jednoduché use-casy, no s rastom firmy a zmenami v dátach sa jeho náklady kumulujú. Práve preto v roku 2026 čoraz viac B2B riešení kombinuje oba prístupy, pričom RAG tvorí základ a fine-tuning sa používa len tam, kde je to nevyhnutné.

RAG a fine-tuning z pohľadu regulácie v EÚ

Regulačné prostredie v Európskej únii kladie dôraz na transparentnosť, vysvetliteľnosť a kontrolu nad automatizovanými systémami. RAG má v tomto kontexte prirodzenú výhodu, pretože umožňuje spätne dohľadať zdroj informácie, z ktorej AI odpoveď vychádza. To je mimoriadne dôležité pri auditoch, kontrolách alebo riešení sporov.

Fine-tuning nie je zakázaný, no vyžaduje dôkladnejšiu dokumentáciu a testovanie, najmä ak ide o systémy, ktoré môžu ovplyvniť rozhodovanie o ľuďoch alebo firmách. Pre mnohé organizácie je preto RAG bezpečnejšou a udržateľnejšou voľbou.

Ktoré riešenie je správne pre vašu firmu

Ak vaša firma potrebuje pracovať s internými znalosťami, často aktualizuje informácie a pôsobí v regulovanom prostredí, RAG je vo väčšine prípadov správnou voľbou. Ak však riešite veľmi špecifický problém, kde je dôležitý štýl, tón alebo presne definované správanie modelu, fine-tuning môže dávať zmysel ako doplnok.

Najlepšie B2B AI riešenia v roku 2026 nestavajú RAG a fine-tuning proti sebe, ale používajú ich strategicky podľa konkrétneho cieľa. Práve schopnosť správne zvoliť architektúru odlišuje úspešné AI projekty od tých, ktoré zostanú len na úrovni experimentu.

Záver: strategická voľba, nie technický detail

Rozhodnutie medzi RAG a fine-tuningom nie je len technickou otázkou, ale strategickým krokom, ktorý ovplyvní škálovateľnosť, bezpečnosť aj návratnosť AI riešenia. Pre firmy na Slovensku a v EÚ je v roku 2026 čoraz dôležitejšie myslieť nielen na výkon, ale aj na dôveru, transparentnosť a súlad s reguláciou.

Správne navrhnutá architektúra umelej inteligencie sa stáva základom digitálnej konkurencieschopnosti. RAG a fine-tuning sú nástroje, no skutočnou výhodou je schopnosť použiť ich tam, kde dávajú najväčší zmysel.

Potrebujete pomoc s výberom správnej AI architektúry? Naši experti vám radi poradia.