上周在一個(gè)技術(shù)交流會(huì)上，聽(tīng)到兩位技術(shù)總監(jiān)爭(zhēng)得面紅耳赤。一位堅(jiān)持說(shuō)RAG就夠了，簡(jiǎn)單高效還省錢；另一位則認(rèn)為不微調(diào)根本做不出專業(yè)應(yīng)用。

這場(chǎng)爭(zhēng)論讓我想起很多企業(yè)在落地AI項(xiàng)目時(shí)的迷茫：到底該選哪條路？ 其實(shí)這個(gè)問(wèn)題本身就暴露了一個(gè)認(rèn)知誤區(qū)。

RAG和微調(diào)從來(lái)不是二選一的單選題，而是要看你想解決什么問(wèn)題。就像醫(yī)生開(kāi)藥，頭疼和胃疼用的方子能一樣嗎？

先搞清楚它們到底在干什么

有個(gè)做金融科技的朋友跟我抱怨，他們公司花了大價(jià)錢微調(diào)了一個(gè)模型，結(jié)果每次監(jiān)管政策更新，就得重新訓(xùn)練一遍。

兩個(gè)月后他們改用RAG方案，新政策直接扔進(jìn)知識(shí)庫(kù)，第二天就能用。

這個(gè)案例很典型。RAG的工作原理說(shuō)白了就是給模型配了個(gè)外掛搜索引擎。用戶問(wèn)問(wèn)題時(shí)，系統(tǒng)先去向量數(shù)據(jù)庫(kù)里找相關(guān)文檔，然后把找到的內(nèi)容和問(wèn)題一起給模型，讓它基于這些材料回答。整個(gè)過(guò)程模型本身一個(gè)參數(shù)都沒(méi)變。

這種方式最大的優(yōu)勢(shì)是靈活。

我見(jiàn)過(guò)一家電商公司，產(chǎn)品庫(kù)每天更新幾百個(gè)SKU，用RAG做的客服系統(tǒng)，新品上架五分鐘后就能準(zhǔn)確回答用戶咨詢。換成微調(diào)的話，這種頻率根本扛不住。

再說(shuō)微調(diào)。它是真的在改造模型的內(nèi)在能力。通過(guò)大量標(biāo)注數(shù)據(jù)訓(xùn)練，讓模型把特定領(lǐng)域的知識(shí)和思維方式刻進(jìn)參數(shù)里。這就像是讓一個(gè)人真正學(xué)會(huì)一門手藝，而不是拿著說(shuō)明書(shū)照著做。

我認(rèn)識(shí)一位做醫(yī)療AI的架構(gòu)師，他們給診斷助手做微調(diào)時(shí)，不只是灌醫(yī)學(xué)知識(shí)，更重要的是訓(xùn)練模型學(xué)會(huì)醫(yī)生的臨床思維。

比如看到某幾個(gè)癥狀組合，會(huì)自動(dòng)往特定方向追問(wèn)，這種推理模式是RAG做不到的。

成本上也有意思。RAG前期投入小，搭個(gè)系統(tǒng)可能一周就能跑起來(lái)。但它是個(gè)長(zhǎng)期消耗品，每次查詢都要調(diào)用檢索和生成，訪問(wèn)量大了賬單也不少。

微調(diào)恰好相反，前期需要GPU資源和數(shù)據(jù)標(biāo)注的重投入，但訓(xùn)練完成后推理成本相對(duì)固定。有家做ToB產(chǎn)品的公司算過(guò)賬，用戶量超過(guò)五萬(wàn)后，微調(diào)方案反而更經(jīng)濟(jì)。

場(chǎng)景才是決定技術(shù)的關(guān)鍵

前段時(shí)間幫一家制造企業(yè)做技術(shù)選型咨詢。

他們有兩個(gè)需求：一是建立設(shè)備維修知識(shí)庫(kù)，二是優(yōu)化生產(chǎn)調(diào)度算法建議。

我直接建議第一個(gè)用RAG，第二個(gè)必須微調(diào)。

為什么？

維修知識(shí)庫(kù)的特點(diǎn)是內(nèi)容多、更新快、需要溯源。老師傅的維修筆記、設(shè)備廠商的最新手冊(cè)、歷史故障案例，這些資料每周都在增加。用RAG的話，技術(shù)人員上傳文檔后立刻就能被檢索到。而且系統(tǒng)可以明確告訴維修工，這個(gè)方案來(lái)自哪份文檔的第幾頁(yè)，增強(qiáng)可信度。

但生產(chǎn)調(diào)度就不一樣了。它需要的不是查資料，而是理解生產(chǎn)線的復(fù)雜約束，學(xué)會(huì)平衡效率、成本、交期的權(quán)衡邏輯。這種深層次的業(yè)務(wù)理解，必須通過(guò)微調(diào)把歷史調(diào)度數(shù)據(jù)的規(guī)律固化到模型里。

RAG只能告訴你文檔里寫(xiě)了什么，微調(diào)才能讓模型真正學(xué)會(huì)怎么做決策。

法律行業(yè)也有類似的分化。

智能檢索用RAG沒(méi)問(wèn)題，輸入案情關(guān)鍵詞，系統(tǒng)從海量判例庫(kù)里找出相關(guān)案件。但如果要做訴訟策略建議，就得微調(diào)。因?yàn)閮?yōu)秀律師的價(jià)值不在于記住多少法條，而在于理解案件的細(xì)微差別，預(yù)判法官的思路，這需要模型具備真正的專業(yè)判斷力。

代碼生成領(lǐng)域更明顯。GitHub Copilot早期版本主要靠預(yù)訓(xùn)練模型，效果一般。后來(lái)針對(duì)各種編程語(yǔ)言和框架做了大量微調(diào)，生成代碼的質(zhì)量才有了質(zhì)的飛躍。它學(xué)會(huì)了不同語(yǔ)言的慣用寫(xiě)法，理解了項(xiàng)目結(jié)構(gòu)的最佳實(shí)踐。這種能力是通過(guò)RAG檢索代碼片段拼湊不出來(lái)的。

我觀察到一個(gè)趨勢(shì)：很多成熟團(tuán)隊(duì)在走混合路線。

先微調(diào)一個(gè)具備領(lǐng)域基礎(chǔ)能力的模型，再用RAG補(bǔ)充實(shí)時(shí)知識(shí)。有家做智能投顧的公司就是這么干的，用微調(diào)讓模型學(xué)會(huì)金融分析的基本功，用RAG接入最新的市場(chǎng)資訊和研報(bào)。兩者配合，既專業(yè)又及時(shí)。

落地時(shí)的真實(shí)挑戰(zhàn)

理論說(shuō)得再漂亮，落地時(shí)總會(huì)遇到各種坑。

一位做過(guò)多個(gè)項(xiàng)目的技術(shù)負(fù)責(zé)人跟我分享了他的踩坑經(jīng)歷:

RAG最大的問(wèn)題是召回質(zhì)量。

他們做企業(yè)知識(shí)庫(kù)時(shí)發(fā)現(xiàn)，同一個(gè)問(wèn)題換個(gè)問(wèn)法，檢索出來(lái)的文檔可能完全不同。

后來(lái)花了大力氣優(yōu)化向量模型和切片策略，才把準(zhǔn)確率提上去。

還有個(gè)容易忽視的點(diǎn)是知識(shí)庫(kù)的維護(hù)成本，文檔格式五花八門，清洗和結(jié)構(gòu)化處理比想象中麻煩。

微調(diào)的坑更隱蔽。

數(shù)據(jù)質(zhì)量直接決定效果，但高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)往往非常稀缺。

他們給客服機(jī)器人做微調(diào)時(shí)，發(fā)現(xiàn)真正有價(jià)值的對(duì)話案例可能只占總量的百分之十。而且微調(diào)容易過(guò)擬合，在訓(xùn)練集上表現(xiàn)完美，一到真實(shí)場(chǎng)景就翻車。需要反復(fù)調(diào)整數(shù)據(jù)配比和訓(xùn)練策略。

還有個(gè)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題是團(tuán)隊(duì)能力。

RAG對(duì)工程能力要求高，需要搞定向量數(shù)據(jù)庫(kù)、檢索優(yōu)化、Prompt工程這一套。微調(diào)則需要懂算法調(diào)優(yōu)、數(shù)據(jù)工程、模型評(píng)估的人。很多中小企業(yè)其實(shí)兩方面的人才都缺，這時(shí)候可能先用商業(yè)化的RAG方案起步更靠譜。

結(jié)語(yǔ)

回到開(kāi)頭那個(gè)爭(zhēng)論。兩位技術(shù)總監(jiān)其實(shí)都沒(méi)錯(cuò)，只是站在各自業(yè)務(wù)場(chǎng)景的角度得出了不同結(jié)論。

RAG的靈活性和微調(diào)的專業(yè)性，本質(zhì)上服務(wù)于不同層次的需求。

如果你的核心痛點(diǎn)是知識(shí)頻繁更新、需要溯源、預(yù)算有限，RAG是更合理的選擇。如果你要打造深度行業(yè)能力、追求極致性能、用戶量足夠支撐成本，微調(diào)值得投入。

更多時(shí)候，聰明的做法是混合使用，讓兩種技術(shù)各自發(fā)揮所長(zhǎng)。

技術(shù)選型沒(méi)有銀彈。重要的是搞清楚業(yè)務(wù)本質(zhì)需求，評(píng)估團(tuán)隊(duì)能力邊界，算清楚長(zhǎng)期賬本。那些真正把AI用起來(lái)的企業(yè)，都是在這些務(wù)實(shí)維度上做對(duì)了決策。工具再好，用錯(cuò)了場(chǎng)景也是浪費(fèi)。

用對(duì)了，才能真正釋放價(jià)值。