Fine-tuningRAGCustomizationTraining
Fine-tuning vs RAG：什么时候微调，什么时候用 RAG
Fine-tuning 和 RAG 是两种主流的 AI 定制化方案。本文详解何时用哪种方案，以及它们各自的优缺点。
RAG 适用场景
知识库频繁更新（文档、FAQ、产品信息）；需要引用实时数据；需要可解释性（可以指出答案来源）；快速原型验证。
- RAG 优势：无需训练，成本低，可实时更新，答案可溯源
- RAG 劣势：检索质量影响答案质量，上下文有限制
Fine-tuning 适用场景
需要改变模型的行为模式或说话风格；大量相似任务需要批量优化；需要内化特定领域的推理模式。
- Fine-tuning 优势：效果稳定，推理速度更快
- Fine-tuning 劣势：训练成本高，无法实时更新，需要大量标注数据
选型决策树
知识是否经常变化？→ 是 → RAG。是否需要引用来源？→ 是 → RAG。是否需要改变模型风格？→ 是 → Fine-tuning。两者是否可以结合？→ 可以，用 RAG 检索 + Fine-tuned 模型生成。