RAG与微调：大模型落地的最佳路径选择（文末赠书）

一、大模型技术发展现状

自2022年底ChatGPT掀起AI革命以来，大语言模型（LLM）技术快速迭代发展，从GPT-4到Claude 2，从文心一言到通义千问，大模型技术以惊人的速度发展。然而，在企业实际应用场景中，在企业探索大模型技术落地的过程中，RAG（检索增强生成）和微调（Fine-tuning）成为了两大主要技术方案。到底应该如何有成本和预算可控的情况下，又能基于当前的技术成熟度和应用边界来选择和确定一套可行的大模型技术验证方案，成为技术决策者面临的重要课题。

二、企业落地大模型主要挑战

在大模型技术蓬勃发展的今天，越来越多的企业开始探索大模型的落地应用。然而，从实践来看，企业在这一过程中面临着多重挑战。从这两年陆续跑过的客户以及行业对标企业的综合情况来看，由于整体经济形势的压力，很多细分领域的企业都面临着生存压力，但迫于业务竞争，不管是技术还是产品设计上，都必须无挑看拥抱大模型技术，将大模型融入业务流程中，设计创新型提效的业务应用，其中首要问题是面临成本压力，无论是模型训练还是持续运维，都需要投入大量的算力资源和人力成本，这对中小企业来说尤其沉重。其次是技术门槛高，企业需要组建具备专业AI背景的技术团队，而这类人才在市场上十分稀缺。

数据质量和数据获取也是一大痛点。高质量的训练数据不仅获取困难，标注成本也十分高昂。同时，企业业务数据经常变动，如何确保模型能够及时更新知识库，保持对最新信息的响应能力，也是一个重要挑战。此外，业务场景往往要求快速验证和迭代，而传统的模型训练和微调周期较长，难以满足企业对时效性的要求。这些挑战使得许多企业在大模型落地过程中举步维艰，需要更加务实的技术方案和实施策略。

三、大模型建设模式分析

在大模型技术落地实践中，企业主要面临「能力建设」和「应用建设」两种路径选择。能力建设模式主要面向年度研发预算在2亿以上的大型企业，通过构建自主可控的大模型，实现数据安全与主权掌控。这种模式初期投入高达5,000万到1亿元，建设周期长达12-18个月，需要