最近在做項(xiàng)目時(shí)，我發(fā)現(xiàn)有些甲方對(duì)RAG和模型微調(diào)分區(qū)的不太清楚，明明大語(yǔ)言模型（LLM）加掛RAG就可以解決的問(wèn)題，卻堅(jiān)持要微調(diào)，但是具體溝通后發(fā)現(xiàn)，其實(shí)只是不太了解二者的實(shí)際用途。

其實(shí)，Retrieval-Augmented Generation (RAG) 和微調(diào) (Fine-Tuning) 是兩種最常用的LLM的“大腦升級(jí)”技術(shù)，雖然它們都能提升模型的性能，但工作原理和適用場(chǎng)景卻大相徑庭。今天，我就來(lái)深入聊聊這兩種技術(shù)，弄清楚在不同情況下，到底該選 RAG 還是微調(diào)。

RAG 和微調(diào)分別做了什么

想象一下，LLM 是一個(gè)學(xué)識(shí)淵博的大腦。

微調(diào)（Fine-Tuning）就像是給這個(gè)大腦進(jìn)行一次“專(zhuān)科培訓(xùn)”。我們用一個(gè)較小的、聚焦于特定領(lǐng)域（比如醫(yī)療、法律）或特定任務(wù)（比如情感分析、摘要生成）的數(shù)據(jù)集，對(duì)預(yù)訓(xùn)練好的 LLM 進(jìn)行進(jìn)一步訓(xùn)練。通過(guò)調(diào)整模型的內(nèi)部參數(shù)，讓它更精通某個(gè)領(lǐng)域的知識(shí)或更擅長(zhǎng)完成某個(gè)任務(wù)。就像一個(gè)通才經(jīng)過(guò)醫(yī)學(xué)專(zhuān)業(yè)的深造，變得擅長(zhǎng)診斷疾病。

 RAG（檢索增強(qiáng)生成）則更像給這個(gè)大腦配備了一個(gè)“超級(jí)圖書(shū)館”和一位“速查助手”。當(dāng)有人提問(wèn)時(shí)，“助手”會(huì)迅速?gòu)耐獠康膭?dòng)態(tài)知識(shí)庫(kù)（比如企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)、最新的新聞文章）中檢索相關(guān)信息，然后將這些信息和用戶的問(wèn)題一起提供給 LLM 大腦，讓大腦結(jié)合這些最新、最具體的信息來(lái)生成回答。這種方式不需要改變大腦本身的結(jié)構(gòu)（無(wú)需重新訓(xùn)練模型），而是通過(guò)提供外部信息來(lái)增強(qiáng)其回答的準(zhǔn)確性和時(shí)效性。就像一個(gè)博覽群書(shū)的人，在回答特定問(wèn)題時(shí)能迅速查閱最新資料來(lái)佐證和完善。

主要差異

RAG 和微調(diào)最核心的區(qū)別在于它們處理和利用知識(shí)的方式。

RAG 依賴外部動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)源，這些數(shù)據(jù)可以實(shí)時(shí)更新，讓模型始終獲取最新信息，而且更新知識(shí)庫(kù)無(wú)需重新訓(xùn)練模型。

微調(diào)則依賴固定的數(shù)據(jù)集，如果數(shù)據(jù)或任務(wù)發(fā)生變化，就需要重新進(jìn)行訓(xùn)練，成本較高。

RAG 能夠在利用外部特定知識(shí)的同時(shí)，保持模型原有的通用能力。

微調(diào)則可能因?yàn)樵谔囟〝?shù)據(jù)集上的深度訓(xùn)練而犧牲一部分通用性，出現(xiàn)所謂的“災(zāi)難性遺忘”。

而在資源需求上，RAG 主要需要在數(shù)據(jù)檢索基礎(chǔ)設(shè)施（如向量數(shù)據(jù)庫(kù)）上投入，推理階段的計(jì)算需求相對(duì)較低。

微調(diào)則在訓(xùn)練階段需要消耗大量計(jì)算資源，但在推理階段模型自身就包含所需知識(shí)。

因此，可以說(shuō)RAG 更適合需要實(shí)時(shí)信息且信息源動(dòng)態(tài)變化的場(chǎng)景，比如客戶服務(wù)聊天機(jī)器人需要了解最新的產(chǎn)品信息，或新聞?wù)獞?yīng)用需要抓取最新報(bào)道。

微調(diào)則更適合任務(wù)高度專(zhuān)精、需要對(duì)某個(gè)領(lǐng)域有深厚理解的場(chǎng)景，比如醫(yī)療診斷需要模型掌握大量醫(yī)學(xué)術(shù)語(yǔ)和病理知識(shí)，或法律文檔分析需要熟悉復(fù)雜的法律條文。

結(jié)論

RAG 和微調(diào)都是提升 LLM 能力的強(qiáng)大工具，但它們各有側(cè)重，并非非此即彼。RAG 以其靈活性和實(shí)時(shí)性，擅長(zhǎng)處理動(dòng)態(tài)信息；微調(diào)則通過(guò)深度訓(xùn)練，讓模型在特定領(lǐng)域達(dá)到卓越的專(zhuān)精度。理解兩者的核心差異、優(yōu)缺點(diǎn)及適用場(chǎng)景，并結(jié)合實(shí)際的項(xiàng)目需求、數(shù)據(jù)特點(diǎn)和資源狀況，才能做出最明智的技術(shù)選擇，甚至考慮將兩者巧妙結(jié)合，打造出更強(qiáng)大、更符合需求的 AI 應(yīng)用。

寫(xiě)在最后

2025年的今天，AI創(chuàng)新已經(jīng)噴井，幾乎每天都有新的技術(shù)出現(xiàn)。作為親歷三次AI浪潮的技術(shù)人，我堅(jiān)信AI不是替代人類(lèi)，而是讓我們從重復(fù)工作中解放出來(lái)，專(zhuān)注于更有創(chuàng)造性的事情，關(guān)注我們公眾號(hào)口袋大數(shù)據(jù)，一起探索大模型落地的無(wú)限可能！