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• RAG工作流程：用户提问→通过Prompt检索外部知识→结合LLM生成能力→输出答案
• 微调工作流程：用知识数据调整模型参数→生成新模型→用户直接提问新模型→输出答案
• 本质区别：RAG每次回答都依赖外部知识库，微调是将知识内化到模型参数中

一、核心概念对比

二、RAG 与微调的场景适配总结

下面按需求类型重新分组，更清晰、更便于决策。

① 输出风格与模型行为的定制（优先：微调）

• 典型需求：固定口吻、角色化回答、专用格式输出
• 推荐方案：微调
• 原因：可直接改变模型参数，让模型“天然”说出目标风格，不依赖提示词
• 适用场景：客服机器人、营销文案、个性化助手

② 终端设备资源受限（优先：微调小模型）

• 问题：设备算力/内存受限（如手机、物联网、边缘设备）
• 方案：微调小模型，使其在特定任务接近大模型效果
• 优势：推理快、无需外部检索系统
• 场景：智能家居、手持设备、车载设备

③ 响应速度要求极高（优先：微调）

• 原因：微调模型是纯推理，延迟低
• 对比：RAG 会多一次检索步骤，延迟比纯 LLM 推理更高
• 场景：高频实时交互系统、语音助手、客服系统

④ 数据频繁更新（优先：RAG）

• 典型情况：文档每天/每周更新，如政策、行情、产品数据
• RAG 优势：只需更新知识库，无需重新训练模型
• 微调弊端：每次更新都要重新训练，成本高且周期长
• 场景：知识库系统、企业文档问答、舆情/新闻类产品

⑤ 减少幻觉与提升准确性（优先：RAG）

• 微调风险：可能削弱模型原有能力，甚至引入新幻觉
• RAG优势：
  • 精准检索
  • 上下文可控
  • 不容易乱编
• 场景：对准确性要求极高的行业（金融、医疗、法律）

⑥ 可解释性与可审计性要求（优先：RAG）

• 需求：输出内容必须可溯源
• RAG优势：能展示引用的文档片段
• 微调劣势：黑盒化，无从知道答案来源
• 典型场景：
  • 金融报表生成
  • 合规审计系统
  • 企业内部决策系统

⑦ 成本与交付周期（优先：RAG）

• 微调成本：
  • 显性：GPU训练成本（数天）
  • 隐性：需要大量高质量数据（10万+）、数据准备周期可达 1–6 个月
• RAG成本：
  • 构建知识库 + 维护文档
  • 长期成本更可控
• 适用人群：中小团队、预算有限项目

⑧ 保留大模型通用能力（优先：RAG）

• 微调风险：灾难性遗忘（模型忘掉原有能力）
• RAG优势：核心能力不变，知识用“外挂式”加载
• 适用场景：
  • 通用问答 + 专业知识混合场景
  • 不希望模型只会某一类内容

三、最终决策树

• 强调固定风格 / 个性化行为 → 微调
• 数据更新频繁 → RAG
• 资源受限 / 需要极低延迟 → 微调
• 要可溯源 / 可审计 → RAG
• 预算有限 → RAG
• 要保持通用能力 → RAG
• 要对小模型进行能力注入 → 微调