最近在做項目時，我發現有些甲方對RAG和模型微調分區的不太清楚，明明大語言模型（LLM）加掛RAG就可以解決的問題，卻堅持要微調，但是具體溝通后發現，其實只是不太了解二者的實際用途。

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

RAG 和微調分別做了什么

想象一下，LLM 是一個學識淵博的大腦。

微調（Fine-Tuning）就像是給這個大腦進行一次“專科培訓”。我們用一個較小的、聚焦于特定領域（比如醫療、法律）或特定任務（比如情感分析、摘要生成）的數據集，對預訓練好的 LLM 進行進一步訓練。通過調整模型的內部參數，讓它更精通某個領域的知識或更擅長完成某個任務。就像一個通才經過醫學專業的深造，變得擅長診斷疾病。

 RAG（檢索增強生成）則更像給這個大腦配備了一個“超級圖書館”和一位“速查助手”。當有人提問時，“助手”會迅速從外部的動態知識庫（比如企業數據庫、最新的新聞文章）中檢索相關信息，然后將這些信息和用戶的問題一起提供給 LLM 大腦，讓大腦結合這些最新、最具體的信息來生成回答。這種方式不需要改變大腦本身的結構（無需重新訓練模型），而是通過提供外部信息來增強其回答的準確性和時效性。就像一個博覽群書的人，在回答特定問題時能迅速查閱最新資料來佐證和完善。

主要差異

RAG 和微調最核心的區別在于它們處理和利用知識的方式。

RAG 依賴外部動態數據源，這些數據可以實時更新，讓模型始終獲取最新信息，而且更新知識庫無需重新訓練模型。

微調則依賴固定的數據集，如果數據或任務發生變化，就需要重新進行訓練，成本較高。

RAG 能夠在利用外部特定知識的同時，保持模型原有的通用能力。

微調則可能因為在特定數據集上的深度訓練而犧牲一部分通用性，出現所謂的“災難性遺忘”。

而在資源需求上，RAG 主要需要在數據檢索基礎設施（如向量數據庫）上投入，推理階段的計算需求相對較低。

微調則在訓練階段需要消耗大量計算資源，但在推理階段模型自身就包含所需知識。

因此，可以說RAG 更適合需要實時信息且信息源動態變化的場景，比如客戶服務聊天機器人需要了解最新的產品信息，或新聞摘要應用需要抓取最新報道。

微調則更適合任務高度專精、需要對某個領域有深厚理解的場景，比如醫療診斷需要模型掌握大量醫學術語和病理知識，或法律文檔分析需要熟悉復雜的法律條文。

結論

RAG 和微調都是提升 LLM 能力的強大工具，但它們各有側重，并非非此即彼。RAG 以其靈活性和實時性，擅長處理動態信息；微調則通過深度訓練，讓模型在特定領域達到卓越的專精度。理解兩者的核心差異、優缺點及適用場景，并結合實際的項目需求、數據特點和資源狀況，才能做出最明智的技術選擇，甚至考慮將兩者巧妙結合，打造出更強大、更符合需求的 AI 應用。

寫在最后

2025年的今天，AI創新已經噴井，幾乎每天都有新的技術出現。作為親歷三次AI浪潮的技術人，我堅信AI不是替代人類，而是讓我們從重復工作中解放出來，專注于更有創造性的事情，關注我們公眾號口袋大數據，一起探索大模型落地的無限可能！