比較軸 ・情報更新の方法 ・実装コスト ・回答生成のプロセス RAGは外部知識源から情報を検索・取得し、回答生成時に参照する方式です。情報更新の方法では、RAGは知識源となるデータを更新するだけで最新情報に対応できます。実装コストでは、モデル自体の再学習が不要なため比較的低コストで導入できるとされます。回答生成のプロセスでは、検索と生成という2段階のプロセスを経る点がファインチューニング（モデル自体を追加学習させる手法）と異なります。
AIモデルに固有情報・最新情報を反映させる手法を比較検討したい企業・開発者に該当します。
【比較時の判断ポイント】頻繁に更新される情報を扱いたい場合はRAG、モデルの振る舞いそのものを恒久的に変えたい場合はファインチューニングが適するとされる。