RAG vs fine-tuning: wat past bij jouw business?
Veel AI-leveranciers verkopen fine-tuning als heilige graal. Voor 90% van MKB-cases is RAG sneller, goedkoper, en flexibeler.
Jesse-Joe · 2026-05-13
Het verschil in één zin
Fine-tuning past het MODEL aan jouw data. RAG (Retrieval-Augmented Generation) past de INPUT aan op moment van vraag. RAG is sneller, goedkoper, en flexibeler — voor MKB-cases bijna altijd de juiste keuze.
Fine-tuning: wanneer wel
Fine-tuning is geschikt als je heel specifieke tone-of-voice nodig hebt (bv. juridisch jargon), of als je gigantische volumes hebt waar elke milliseconde telt. Het kost typisch €10k-€100k aan setup, plus maandelijkse re-tuning als je content verandert.
RAG: wat het wel kan
Upload je FAQ-PDF, handleiding, productinformatie. Op moment van vraag haalt de agent de 3-5 meest relevante stukken op en gebruikt die als context voor het antwoord. Werkt direct, je kan KB updaten zonder model te trainen. Phantrium doet dit met TF-IDF (geen externe vector-DB nodig).
Concreet voorbeeld
Een tandartspraktijk uploadt: praktijk-handleiding, prijslijst, no-show-beleid. AI-agent beantwoordt vragen over openingstijden, behandelingen, kosten — direct uit die documenten. Wijzigen prijslijst? Upload nieuwe versie, agent gebruikt 'm vanaf de volgende vraag. Geen training nodig.
Hybride: combineer beide
Voor enterprise-cases kan je RAG combineren met fine-tuning. Bij Phantrium begint dat bij Business-tier (€1.999/mnd). De meeste klanten hebben dat niet nodig — RAG alleen is voldoende.
Conclusie
Voor 90% van MKB-use-cases: start met RAG. Upload je documenten, klaar in minuten. Schaal naar fine-tuning alleen als je RAG echt tekortkomt — meestal niet het geval. Probeer 14 dagen gratis.
Klaar om te starten?
14 dagen gratis testen · geen credit card · cancel anytime.