Guia de entrevista · AI / LLM Engineering

RAG vs Fine-tuning vs Prompt Engineering?

do caderno de estudos · atualizado em 18 de julho de 2026
Para quem vai encarar entrevista de AI / LLM Engineering2 min

Essa pergunta apareceu em mais de uma das minhas 100+ entrevistas. A resposta abaixo é o jeito que eu treinei para explicar, em inglês, porque é em inglês que você vai precisar responder.

A resposta, como você fala na entrevista

Prompt engineering: cheapest, always try FIRST. Changes behavior via instructions/examples.
RAG: adds KNOWLEDGE. Data changed? Update the index. No retraining.
Fine-tuning: adds BEHAVIOR/style/format, not knowledge. Expensive, static.
(If asked HOW: full fine-tuning retrains everything; LoRA trains small adapter layers on top — far cheaper, the standard method today.)

Trap: "fine-tune the model on our docs" is usually the WRONG answer. RAG is.

pegadinha clássica · anotada no caderno

Ler é fácil. Falar isso em inglês, sob pressão, com alguém avaliando, é outra história. No VagaGringa esse tópico vira flashcard com repetição espaçada, cai em quiz e entra no simulado.

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