RAG与微调：企业知识库落地的技术选型
从本质上看，RAG是"让模型查阅外部知识"，而微调是"让模型学会并内化知识"。这一根本差异决定了它们在不同场景下的适用性。
技术选型的关键依据
| 场景 | RAG | 微调 | 说明 |
|---|---|---|---|
| 模型定制化需求 | ❌ | ✅ | 微调更适合塑造特定风格、口吻和人格特征 |
| 硬件资源限制 | ❌ | ✅ | 微调后的模型可以更小、更高效地部署在资源受限设备上 |
| 响应速度要求 | ❌ | ✅ | 微调模型无需检索步骤，响应更快，适合实时交互 |
| 数据更新频率 | ✅ | ❌ | RAG更适合知识库需频繁更新的场景，无需重新训练 |
| 幻觉控制需求 | ✅ | ❌ | RAG能提供基于事实的回答，严格控制幻觉 |
| 可解释性要求 | ✅ | ❌ | RAG可提供信息来源和依据，增强透明度与可解释性 |
| 成本控制考量 | ✅ | ❌ | RAG实施成本较低，无需大规模标注数据与训练资源 |
| 生成能力依赖度 | ✅ | ❌ | RAG保持模型原有创造性，避免"灾难性遗忘" |