在AI工程應(yīng)用中有三種應(yīng)用范式，他們分別是提示工程（Prompt Engineering）、RAG（Retrieve Augmented Generation）、微調(diào)（Fine Tuning），那么在工程應(yīng)用中我們該如何選擇呢？

在具體介紹這三種范式之前，首先我們需要了解什么是大模型。大模型通常指的是擁有大量參數(shù)和復(fù)雜結(jié)構(gòu)的深度學習模型，它經(jīng)過海量的多樣化的數(shù)據(jù)預(yù)訓(xùn)練之后，具備了非常多的能力，包括編碼、數(shù)學、金融、教育和法律等行業(yè)的能力。

因此，我們可以把大模型比作是一個人的大腦，假設(shè)這個人就是我，而且具備了各種能力。

現(xiàn)在假如你有一個問題想問我，但是我沒有給出你想要的答案，所以接下來我們來剖析一下，為什么我沒有給出你想要的答案？這里其實就會存在三種不同的情況，本質(zhì)上就可以對應(yīng)到提示工程、RAG、微調(diào)這三種范式，下面我來一一講解。

1. 提示工程

第一種情況就是你可能沒有問清楚，你沒有讓我明白你到底想要做什么？所以接下來就是你要把這個問題整理成一個讓我能聽得懂的，以更詳細的一種方式傳達給我，我才能給你想要的答案，那這個過程本質(zhì)上對應(yīng)的是提示工程。

指令不清晰??：

指令清晰??：

提示工程，作為一種先進的語言模型交互策略，旨在通過精心設(shè)計的輸入提示來引導(dǎo)模型生成特定類型或風格的輸出。這一過程的核心在于利用語言模型的理解和生成能力，通過調(diào)整提示的內(nèi)容、結(jié)構(gòu)和語境，來實現(xiàn)對輸出結(jié)果的精細控制。

提示工程具有以下優(yōu)點：

• 靈活性與適應(yīng)性

     提示工程允許用戶在不需要重新訓(xùn)練模型的情況下，根據(jù)不同的任務(wù)需求調(diào)整提示內(nèi)容，從而實現(xiàn)快速適應(yīng)多種應(yīng)用場景，無論是撰寫風格化的文本、生成技術(shù)文檔，還是進行創(chuàng)意寫作。

• 資源效率

     由于提示工程不依賴于模型的再訓(xùn)練，因此大大節(jié)省了計算資源和時間，特別是在處理大型語言模型時，這種方法的資源效率尤為顯著。

• 用戶友好性

     對于非技術(shù)用戶而言，提示工程提供了一種直觀的交互方式，通過簡單地調(diào)整提示文本，就能觀察到模型輸出的變化，降低了使用復(fù)雜AI工具的門檻。

• 增強模型的可解釋性

     通過分析不同提示下的模型輸出，用戶可以更好地理解模型的行為模式和決策邏輯，從而增加對模型決策過程的透明度?？傊?，提示工程是一種既高效又靈活的語言模型利用方式，它不僅拓寬了語言模型的應(yīng)用范圍，還提升了用戶體驗和資源利用效率，是當前自然語言處理領(lǐng)域的一個重要發(fā)展方向。

當然這種方法也有缺點：

• 可重復(fù)性差

     找到最佳提示可能需要大量的嘗試與錯誤，且效果可能不穩(wěn)定。

• 泛化能力有限

     特定的提示可能只在某些任務(wù)上有效，在其他任務(wù)上表現(xiàn)不佳。

在實際的prompt構(gòu)造中，你可以根據(jù)具體的場景，按以下12種Prompt框架來構(gòu)造prompt：

提示工程并不涉及直接修改模型的底層參數(shù)或結(jié)構(gòu)，而是通過外部輸入的調(diào)整來影響模型的響應(yīng)。因此它是一種低成本、靈活性高的應(yīng)用范式。

它適合如下場景：

• 當你需要快速調(diào)整模型以適應(yīng)新任務(wù)，而沒有足夠的時間或資源來進行大規(guī)模微調(diào)時；
• 在創(chuàng)意寫作、對話生成或其他生成任務(wù)中，當希望模型能夠靈活地生成多樣化的文本時；
• 在不需要非常高的準確度或?qū)I(yè)性的情況下，可以通過設(shè)計合適的提示來引導(dǎo)模型生成所需的文本。

2. RAG

當你把這個問題已經(jīng)整理成一個讓我能聽得懂的方式傳達給我了，但是我還是沒有給你想要的答案，那有可能是我欠缺相關(guān)領(lǐng)域的知識，比如你問我前端如何在實際的業(yè)務(wù)場景落地AI，我對前端是比較熟悉的，但是我沒有AI相關(guān)的背景知識，所以我需要先有一些AI的知識儲備，這樣我才能更好的回答這個問題，那這個過程本質(zhì)上對應(yīng)的是RAG。

RAG是一種結(jié)合檢索與生成的技術(shù)，通過實時檢索外部知識庫中的信息，動態(tài)增強大語言模型（LLM）的生成能力，解決傳統(tǒng)模型的知識局限性與幻覺問題。其核心流程包括：

• 檢索階段：從外部知識庫（如企業(yè)文檔、行業(yè)數(shù)據(jù)庫）中篩選與用戶問題相關(guān)的片段；
• 融合階段：將檢索結(jié)果與原始問題整合為增強提示詞，輸入生成模型；
• 生成階段：基于檢索內(nèi)容生成精準、可靠的回答。

RAG具有以下優(yōu)點：

• 實時性：動態(tài)接入最新數(shù)據(jù)（如新聞、更新文檔），突破模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的時間限制；
• 專業(yè)性：通過連接領(lǐng)域知識庫（如醫(yī)療指南、法律條文）提升回答的準確性；
• 成本效益：無需全量微調(diào)模型，僅維護輕量級知識庫即可擴展能力；
• 可信度增強：生成答案基于可追溯的檢索證據(jù)，減少“一本正經(jīng)胡說八道”的幻覺風險。

當然這種方法也有缺點：

• 檢索質(zhì)量依賴：若知識庫更新滯后或檢索算法不精準（如未正確處理抽象語義），輸出結(jié)果可能偏離預(yù)期；
• 響應(yīng)延遲：檢索與生成的雙階段流程可能增加處理耗時，影響實時交互體驗；
• 知識冗余干擾：檢索到無關(guān)片段時，可能干擾生成模型的邏輯判斷；
• 部署復(fù)雜度：需同時維護知識庫、檢索系統(tǒng)與生成模型的協(xié)同運行，技術(shù)棧門檻較高。

RAG和提升工程一樣，也不涉及直接修改模型的底層參數(shù)或結(jié)構(gòu)，但是需要維護和開發(fā)知識庫和檢索系統(tǒng)，因此它的成本較高，靈活性會差一些。

它適合如下場景：

• 當你的應(yīng)用需要從大量文檔或數(shù)據(jù)庫中提取信息，并將這些信息整合到生成的文本中時；
• 在需要動態(tài)更新知識庫以反映最新信息的情況下，例如新聞?wù)⒎勺稍兊龋?/span>
• 對于需要高度準確性和詳細信息的任務(wù)，如醫(yī)療診斷建議、科研論文撰寫輔助等。

3. 微調(diào)

還是回到你問我前端如何在實際的業(yè)務(wù)場景落地AI這個問題上，如果我對前端和AI都很熟悉了，但是依然無法回答這個問題，那有可能是我自身的能力不足，我的解決方案能力和方法論都有待提高，我需要先提升我自己，這樣才能更好的回答這個問題，那這個過程本質(zhì)上對應(yīng)的是微調(diào)。

微調(diào)是在預(yù)訓(xùn)練大模型（如DeepSeek、GPT等）基礎(chǔ)上，使用特定領(lǐng)域的小規(guī)模標注數(shù)據(jù)對模型參數(shù)進行調(diào)整的技術(shù)，旨在提升模型在特定任務(wù)中的表現(xiàn)（如醫(yī)療診斷、法律文書生成等）。

微調(diào)具有以下優(yōu)點：

• 專業(yè)適配性：通過調(diào)整模型權(quán)重，可顯著提升模型在垂直領(lǐng)域（如金融、法律）的任務(wù)精度，例如醫(yī)療診斷的容錯率接近0%；
• 響應(yīng)速度快：生成過程無需外部檢索步驟，直接輸出結(jié)果，實時性優(yōu)于RAG技術(shù)；
• 模型可控性：參數(shù)級別的調(diào)整使輸出更符合企業(yè)合規(guī)要求（如金融風控中的敏感詞過濾）。

當然這種方法也有缺點：

• 高成本：需要大量計算資源（數(shù)千GPU小時）和高質(zhì)量標注數(shù)據(jù)，訓(xùn)練成本遠超提升工程和RAG；
• 數(shù)據(jù)依賴性：對訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量和代表性高度敏感，數(shù)據(jù)不足或偏差易導(dǎo)致模型失效；
• 過擬合風險：在小型數(shù)據(jù)集上過度調(diào)整可能削弱模型的通用知識能力（如常識推理退化）；
• 知識更新繁瑣：需重新訓(xùn)練模型以整合新知識，無法像RAG直接更新知識庫。

微調(diào)和提升工程、RAG不一樣了，它將直接修改模型的底層參數(shù)或結(jié)構(gòu)來改造現(xiàn)有模型的能力，因此它的成本最高，靈活性最差。

它適合如下場景：

• 在有大量領(lǐng)域特定數(shù)據(jù)可用于訓(xùn)練的情況下，例如金融分析、法律文本分析等領(lǐng)域；
• 需要模型具有較高準確度和一致性，特別是在專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的任務(wù)，如醫(yī)學診斷、法律咨詢等；
• 當你擁有足夠的標記數(shù)據(jù)，并且希望模型能夠深入理解某個特定領(lǐng)域或任務(wù)的細微差別時。

4. 說在最后

經(jīng)過上面的介紹，相信大家對提示工程、RAG、微調(diào)有了一個初步的認知。我們在實際的工作中，盡量從提示工程開始，再用RAG，最后才考慮微調(diào)，不要一開始就要做微調(diào)，這個在工程中是不可取的。隨著大模型的升級迭代，大模型的能力是會越來越強的，通過提示工程往往可以解決大部分問題了。

后續(xù)將會詳細對提示工程、RAG、微調(diào)中的技術(shù)細節(jié)進行介紹，請大家持續(xù)關(guān)注。