大模型的微调（Fine-tuning）和 RAG（Retrieval-Augmented Generation）是两种常见的提升大语言模型能力的方法，但它们的思路和使用场景不同。下面是它们的对比说明：

一、微调（Fine-tuning）

定义：

在一个已经训练好的大语言模型基础上，继续用特定领域的数据对其进行训练，使其在该领域表现更好。

特点：

• 模型参数会被更新，改变原模型的权重。
• 通常需要大量数据（几十万条起步）和较高算力（GPU、TPU）。
• 微调后的模型在特定任务上表现更强，如法律问答、医疗诊断等。
• 更适合特定场景、高频任务、标准输出格式的应用。

优点：

• 性能更强，尤其在有标注数据的任务上。
• 对少样本（few-shot）问题更鲁棒。

缺点：

• 成本高，耗时长。
• 一旦微调，模型就固定，不灵活。
• 不适合频繁变更的知识。

二、RAG（Retrieval-Augmented Generation）

定义：

不是直接改变模型本身，而是在生成回答时，引入外部检索模块，从知识库中检索相关信息，然后结合检索结果生成答案。

特点：

• 模型参数不变，通过外部“知识检索”提高回答准确性。
• 一般使用向量检索（如 FAISS、Milvus）+ 语言模型。
• 在实时问答、知识快速迭代领域非常实用。

工作流程：

1. 用户提问。
2. 系统将问题转为向量并在知识库中检索相关内容。
3. 检索结果和问题一起送入语言模型，生成回答。

优点：

• 知识更新快，只需更新知识库，无需重训模型。
• 成本低，部署简单。
• 适用于需要实时响应和知识快速更新的场景。

缺点：

• 依赖检索质量。
• 对语言模型和检索结果的结合方式要求较高（如 prompt 设计）。

三、何时选择哪种？

场景	建议方法
知识变化快、实时性强，如公司内部文档问答	RAG
拥有大规模标注数据，且输出格式固定，如医疗诊断	微调
希望快速上线、成本有限	RAG
想要模型“更懂”某些任务逻辑，而不仅仅是检索信息	微调

四、可以组合使用吗？

可以。“RAG + 微调” 是当前非常流行的一种方式。例如：

• 微调一个模型，使其更擅长处理结构化文本 + 检索机制提供实时知识。
• 或者只微调 prompt 模板，让模型更好地利用检索结果。

场景举例

场景设定：某公司希望让员工可以通过大模型查询公司政策、流程、工具使用等内容。

情况一：公司政策经常更新，每月都有新内容或修改。

使用 RAG 的方式：

• 知识来源：公司内部 Wiki、PDF 文档、Notion 页面等，全部转为文本并构建向量库。
• 员工提问：“如何申请远程办公？”

• 系统操作：

  1. 将问题嵌入为向量。
  2. 检索知识库，找到与“远程办公申请流程”相关的文档。
  3. 将这些内容作为上下文，连同问题一起喂给大模型。
  4. 模型生成带有具体步骤、网址的回答。

优势：

• 公司文档更新后，只需更新知识库即可。
• 无需重新训练模型，部署成本低，灵活应对变化。

情况二：客服部门希望用大模型处理客户来电场景，并输出标准回复格式（包括标签、处理建议、情绪判断等），每天处理量极大。

使用 微调 的方式：

• 准备数据：收集过往客服对话记录 + 标注对应的处理建议和标签。

  • 例如输入：客户说：我在App充值后没到账，很着急。
  • 输出：[问题类型: 充值问题] [情绪: 着急] [建议: 协助核实充值记录并主动回电]

• 微调目标：训练模型学习如何从客户语言中提取关键信息并结构化输出。

优势：

• 模型对结构化任务表现更稳定。
• 训练后可以直接部署在自动客服系统中，响应迅速、准确度高。

总结：

场景	推荐方法	关键原因
公司政策、知识库问答	RAG	知识更新频繁，需要灵活应对
标准化问答、结构化输出（如客服）	微调	输出格式固定，任务明确定义