商洛市网站建设_网站建设公司_Figma_seo优化

文章详解了RAG与模型微调两种大模型知识增强方法。RAG通过外部知识库提供资料，解决模型不了解本地知识的问题，回答仅限于知识库内容，适合普通用户；模型微调通过特定数据训练模型，改变内部参数，使其在特定任务表现更稳定，但成本高且可能导致其他领域能力退化，更适合专业机构。二者可结合使用，根据需求、成本和容忍度选择合适方案。

引言

大模型走进日常科研后，一些尴尬现实很快暴露出来：它懂很多公共知识，却不懂我们的本地资料；什么都能聊两句，却对特定领域知之甚少，或者很难长期按既定规则稳定办事。

于是就出现了两条互补的路子：

• 用 RAG 把文献、政策、会议记录、内部文件交给大模型，让它回答时真正基于我们的材料；
• 微调大模型实现将我们的专业领域知识、文风偏好刻入大模型，让它在特定领域中上更像一个可重复使用的专家助手。

这篇文章讨论的，就是这两种知识增强模式分别解决了什么痛点，对不同人意味着什么，在哪些场景各有优势，以及在社科研究中应当如何选择和使用。

RAG 和模型微调各自是在做什么

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）做的事情可以概括成两步：

1. 查资料：用户提问后，系统在你提供的文档库（政策、论文、报告、会议记录等）里检索出若干相关片段。
2. 让模型基于这些资料作答：把“问题 + 检索到的片段”一起喂给大模型，让它参考这些内容生成回答、摘要或说明。

关键点是：RAG 不改模型本身，只改变“模型每次看到的资料”。

它的作用是：让模型在回答时，能且只能用上你自己的文档和知识库，而不是只靠它预训练时学到的公共知识

“能且只能用上你自己的文档和知识库”指的是大多数开发者或厂商的知识库产品策略，实际情况是 RAG 可以同时调用知识库内容和模型本身的知识。

简易版 RAG 工作原理示意图（弱化了不易理解的向量化步骤）

模型微调：在模型内部写入你的任务偏好

模型微调（fine-tuning）是在现成大模型的基础上，再用你的数据训练一次：

1. 准备一批示例：输入是什么、你希望它输出成什么样（例如：文献 → 按你设定框架的摘要；文本 → 你预先定义好的标签/分类）。
2. 用这些示例继续训练模型：调整模型参数，让它在类似输入下，更自然地给出你想要的那种输出。

关键点是：微调直接改变模型内部参数，相当于给它长期安排一套新知识和新习惯。

它的作用是：让模型在特定任务、特定风格上更贴合你的要求，而不需要每次都通过很复杂的提示词去“临时引导”。

简易版模型微调示意图

RAG 和模型微调分别缓解了哪些痛点，副作用又是什么？

RAG

**RAG 知识库解决的核心问题，是大模型看不到我们的资料。**在社科研究和学习的过程中，几个常见的痛点是：

• 本地知识模型根本不知道 地方性政策、内部制度、项目报告、会议记录、内部统计表……通用大模型在预训练时通常都没见过。
• 大模型无法及时更新最新的知识，文献，而用户则可以随时把新内容上传到知识库。
• 资料多且分散，人工查找成本高 一项研究可能涉及几十份政策文本、若干期刊论文，靠人翻查耗时耗力，靠关键词查找又容易漏掉重要内容。
• 需要“有依据”的回答 不只是要一个结论，还要知道：这句话出自哪份文件、哪一条规定、哪一段记录，这是最强有力的抑制大模型幻觉的方式之一。相比之下通用大模型就是一个黑箱，我们无法得知它基于什么材料做出回答。

RAG 自身的副作用也特别明显，就是**它只能基于知识库进行问答，对知识库外的内容一无所知，而且回答的质量高度依赖检索和知识库内容质量。**比方说：

• 如果知识库中含有错误知识和“过期”知识，那么回答的结果必然也不正确。
• 模型无法在用户的知识库中检索到相关信息，可能是因为别名，提问时换了个说法等等。
• 模型只知道知识库中的知识，知识库外的任何知识都无法回答。

模型微调

模型微调解决的是模型在特定领域的知识储备不够，或者太过依赖提示词，行为不够稳定。

即便不接知识库，通用大模型在很多社科任务上已经“能用”，但常常存在这些痛点：

• 普通大模型在特定领域，尤其是小众领域上的表现不佳，同时无法获取该领域的最新内容。我们通过微调模型。能够让模型在特定领域中加强认知，最终在该领域上让 8B 参数的模型拥有比肩 200B 普通大模型的能力。
• 每次都要写很长的提示词，结果仍不稳定 同一个情感分类、立场判断、主题编码任务，今天提示 A、明天提示 B，输出规则不一，难以批量使用。
• 重复性任务难以规模化自动执行 比如给成千上万条文本打标签、按预设框架做摘要，如果完全依赖 prompt，很难保证效率和一致性。

模型微调的短板同样明显，总的来说，除了解决了的痛点，其余的几乎都是缺点。

• 和 RAG 一样，高度依赖微调时的材料，微调后的模型很容易学到材料中的坏知识、坏习惯。
• 可能会造成其他领域能力的退化。
• 和 RAG 相比，依然是一个“黑箱”，我们无法得知模型的回答是基于微调的材料，还是模型本身就带有的知识。
• 技术成本和人力成本明显都更高，对个人用户不友好。

社科人如何做选择

这个问题要从三个方面分析：获得的效益、能否容忍缺点以及付出的成本。

RAG：对普通人更友好

先说 RAG，明显的效益就是我们可以通过自然语言提问的方式轻松获取到自己“资料库”中的知识，能从模型回答中快速定位到回答的依据，不必担心模型回答的可靠性，而且 AI 还会帮你做相关的数据分析。

RAG 的缺点在上文已经说明，最明显的就是其没有通用大模型的能力，只能基于知识库作答。

基于RAG知识库的非库内知识问答

最后就是成本，对于个人用户来说，RAG 的门槛非常低，市面上已经有做得很好的面向个人的免费 RAG 网站或应用软件。对用户的技术低到可以忽略，只需要动动手把自己的资料上传即可。后续知识库构建的复杂步骤全部由服务商提供。

所以 RAG 路线非常适合对大模型技术能力不高，不想花费过多时间，又希望能够快速基于已有材料进行检索、问答、分析等任务的人。

模型微调：专业或高需求人士/机构更青睐

再说模型微调，微调后的模型能够在特定领域中表现更佳，能够一定程度上弥补大模型无法代替专业技术人士工作的难题，且微调后的模型一般非常稳定，在特定任务上提高一致性和可重复性，比如情感/立场分类、多标签编码、按固定框架总结文献等。

模型微调的缺点主要集中在成本和微调过程中，不妨都放在下一段说明吧。

模型微调的成本非常高，如果用户要做本地部署，让微调好的模型能够稳定干活，那么不仅要求用户具备专业的技术能力，一步一步操作，还需要购买价格昂贵的硬件做支撑。而且有意思的是，想要微调后的模型具备更强的能力，就越是需要选择参数更多的大模型作为“底座”，越是用更“大”的模型，需要的硬件就越昂贵。所以要求越高，花费也就越高，这怎么听都不适合个人用户，而是面向企业开发者。

如果不走本地部署路线，转而使用大厂提供的模型微调接口，那么情况要好一些，但还是对用户有较高的技术能力要求，因为这条路线基本上还是需要用户自己提供训练数据，而且训练过程需要按 Token 计费，训练后的调用也要继续付费。所以对普通人还是不够友好。

模型微调对于普通人最尴尬的一点是，花费大量精力，在本地部署的一个“低参数”大模型，其表现可能仍比不上顶尖的的通用大模型 [1]。那么用户为什么不选择使用高参数的通用大模型的 API 服务呢？所以我们认为模型微调的局限性还是太强了，这也是相关产品没有全面铺开的主要原因。

总结

RAG (知识库) 和模型微调是两种基于大模型的知识增强路线，但是解决的问题是不一样的。RAG 解决的是“知识接入”的问题：让模型在回答时看见你的文献等各种资料；模型微调解决的是垂直领域能力增强和行为固化的问题。在这些要点清晰之后，RAG 和微调就不再是抽象的技术名词，而是两种可选择、可组合的工具。都是用来帮助社科人更好做科研的工具。

如何学习AI大模型？

如果你对AI大模型入门感兴趣，那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利：入门进阶全套104G学习资源包免费分享！

这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！

第一阶段：从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段：在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段：大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段：大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段：大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段：以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段：以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

100套AI大模型商业化落地方案

大模型全套视频教程

200本大模型PDF书籍

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

LLM面试题合集

大模型产品经理资源合集

大模型项目实战合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓