FT和RAG如何选择

RAG与LLM微调间的选择决策，需匹配项目需求，综合考量可用计算资源、领域适配需求、实时知识获取必要性及特定业务场景定制化层级等要素。

1）对于特定领域模型的应用，考虑微调方案

该技术通过任务专用数据更新预训练模型内部参数。微调过程需消耗大量算力，且依赖海量高质量数据集支撑。

2）对需实时更新信息场景，考虑检索增强生成RAG。

检索增强生成（RAG）将语言模型与检索系统结合，在推理过程中能调用适配的外部数据。

该方法在需要持续更新或即时信息的任务中（如基于最新新闻源的问答系统）展现显著优势。

reference

---

LLM Fine-Tuning Powered by Industry Experts (2025 Edition)

LLM Fine-Tuning Powered by Industry Experts (2025 Edition)