AI产品技术路线终极指南：提示词、RAG还是模型微调？从入门到精通，收藏这篇就够了！

原创于 2025-10-16 19:18:29 发布 · 834 阅读

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#人工智能 #prompt #microsoft #深度学习 #开源

大语言模型暴发以来，我见过太多公司陷入 “AI功能堆砌” 的陷阱 —— 打开产品界面，“智能助手”、“自动生成” 的按钮随处可见，但没解决客户为什么要用的价值问题。

这股以为“接入AI就赶上了时代快车”的想法，正在让SaaS+AI沦为新的同质化竞争重灾区。

真正的 SaaS+AI 玩家，早已跳出 “技术炫技” 的误区。有的企业用 “提示词+公有云大模型” 撑起 AI 面试官的规模化落地；有的产品则靠 “小模型+微调”实现自动记账场景，两者选择截然不同却同样成功——这背后藏着 SaaS 公司选择 AI 技术路线的核心逻辑：不是比谁的技术更先进，而是比谁的技术更贴合场景、更能转化为客户价值。

一、三大AI技术路线的特点

在硅谷，Prompt / RAG / 微调这三条 AI 路线的选型，已经形成比较成熟的实践模式和经验教训。

Prompt + API 为主
很多早期阶段或者快速迭代的产品，直接用大型模型（OpenAI, Anthropic, Llama-系开源等）+ prompt 设计来试市场。速度快，投入低。比如 Notion AI、Coda 等工具，在初期很多功能都是基于 API + prompt +用户反馈迭代做出来。市场验证快，功能铺设快。
RAG（检索增强）作为增强事实性与私有知识的手段
当有“企业有自己文档 /内容 /政策 /合同 /知识库”的情况，就加入 RAG。RAG 常常被用于客户支持、内部知识问答、合同分析、政策问答等场景。它在很多公司是“Prompt 模型 + 检索知识库 + prompt 工程”的组合。
在高要求／垂直领域中做微调
当客户需求对准确性／一致性／风格／专有领域知识要求高的时候，会考虑微调。比如法律、医疗、金融这些行业。案例里比较典型的有法律 AI （如 Harvey）就是微调法律案例库的模型，这种模型在律师用户中被偏好。硅谷里这些公司一旦规模和收入到一定程度，就开始做微调。

我把3个技术路线列表对比如下：

实际运用中，三条路线在很多产品里是混合使用的。

在具体一个产品的落地不同阶段里，可以遵循“Prompt 验证 → RAG 加知识库 → 在关键模块／高频任务上微调”这样的演进路径。

二、分阶段组合策略：SaaS 公司的 “AI 路线图”

成功的 SaaS+AI 产品，从来不是 “押注单一技术”，而是 “按阶段动态组合工具”。

（一）初创期：提示词为主，RAG 为辅，用最低成本验证需求

初创期的核心目标是 “活下去”，必须用最小的投入确认 “客户愿意为 AI 功能付费”。这时候的技术组合逻辑是 “提示词搭框架，RAG 补基础认知”。

对初创 SaaS产品来说，这个阶段要避免两个误区：一是不要追求 “完美功能”，能用提示词实现 80% 的需求就够了；二是不要过早自建知识库，优先用公开数据或客户自愿提供的基础资料，降低 RAG 的搭建成本。

（二）成长期：RAG + 轻量微调，平衡体验与成本

当客户量突破一定数量（例如100家），就需要提升 AI 功能的 “体验质感”，避免因效果差导致流失。这时候的技术组合逻辑是 “RAG 做知识覆盖，轻量微调解决高频痛点”。

这个阶段的关键是 “聚焦高频场景”，不要贪多求全。挑出客户使用最多、投诉最多的 1-2 个场景做微调，既能快速看到效果，又能控制成本。

（三）成熟期：微调为主，提示词 + RAG 补位，构建不可替代的竞争力

当 SaaS 公司进入成熟期，客户的 “替换成本” 就成了核心竞争力。这时候的技术组合逻辑是 “微调做核心决策，提示词 + RAG 做规范和补充”，形成 “专业 + 高效 + 稳定” 的闭环。

这个阶段的核心是 “把数据资产转化为定价权”。通过微调让 AI 功能的效果远超竞品，再结合 RAG 和提示词提升稳定性，最终支撑更大的客户价值并提高客单价/ARR。

三、微调的落地陷阱：不是所有 SaaS 都适合 “all in 微调”

虽然微调是成熟期的核心，但很多 SaaS 公司在落地时，都会陷入 “技术冲动” 的陷阱 —— 盲目投入微调，结果效果差、成本高，反而拖累业务。

（一）先问 “数据够不够”：没有 1 万条标注数据，别碰微调

微调的效果，本质是 “数据质量 × 数据量” 决定的。

本号之前文章讲过，慧算账能把小模型调到 94% 的准确率，核心是有 2 亿条真实记账数据；而如果数据量不足，微调的效果可能还不如提示词。

目前的经验值是：垂直场景的标注数据至少要达到 1 万条，且覆盖 80% 以上的核心需求，微调才有意义。

对数据不足的 SaaS 公司，不如先做 “数据积累”：通过产品功能引导客户产生标注数据（如让会计对 AI自动记账结果做出 “确认/修改”），或与行业协会合作获取公开数据，等数据量达标后再启动微调。

（二）再算 “成本账”：隐性成本可能吃掉利润

很多 SaaS 公司只看到 “微调单次成本低”，却忽略了合规、维护等隐性 “长期维护成本”。对 SaaS 公司来说，“性价比” 永远比 “技术先进” 更重要。

（三）最后看 “场景匹配度”：非核心场景的微调都是浪费

不是所有场景都需要微调。如果强行微调，不仅效果提升有限，还会增加成本。

判断场景是否需要微调，有一个简单的标准：该场景是否直接影响客户的核心业务结果。自动记账直接影响客户的财务合规，自动记账的被采纳率低于90%则无法被人类会计接纳，必须微调；而一场 AI 初筛面试与人类面试官的一致性达到70%就可以接受，不影响最终录用决策，就没必要微调。

四、关于护城河

有硅谷那边的博主质疑中国软件公司为何总要想护城河？

我留言回复她：这与中国在世界贸易格局中的位置有关。在一个每个客户都在严控成本的战场上，没有护城河的产品会在3个月内被复制、6个月内被打成低价红海。

而SaaS+AI 的护城河从来不是技术名词本身，而是技术能否锚定对手拿不走的资源。

单独从AI产品的角度看，护城河只有两条：

行业/领域深度认知。例如，北森在测评等人才研究上20多年的积累，使其在AI面试产品设计上具备了巨大的认知优势。
独有数据飞轮。例如，数美目前每天处理数十亿张图片和文本，十年来积累了万亿次过滤。数据飞轮效应令新玩家难以入场。

相对于谁都可以用AI技术做出的新产品来说，以上者两条才是真正的壁垒。

可能有技术出身的朋友不同意我的这个看法。毕竟自己动手做了那么久，突破了那么多AI技术难关，怎么会没有护城河呢？

但咱们回想一下，30年来在国内有哪个产品只用技术就征服了市场？

你在技术上的突破、产品体验的优化，是做出好产品的基础，但如果没有认知和数据托底，这些成果很容易被竞品模仿 —— 它们能抄你的‘AI 面试流程’，却抄不走你 20 年的人才测评逻辑；能搭你的‘数据处理框架’，却搭不出你万亿次过滤的飞轮。

这也是为什么在三个技术路线上，我会更倾向模型微调—— 因为微调的本质，就是把“行业认知”和“独有数据”一起焊进模型参数，让技术路线和护城河深度绑定。

而RAG路线虽然也包含了“行业认知”，但缺少“数据飞轮”的保护。

仅提示词的路线则非常单薄。

五、结语：SaaS+AI 的竞争，本质是 “场景认知” 的竞争

根据以上评估，我画了一张雷达图，展示3个技术路线在6个维度上的优劣：

当然，我还要强调一下在实际运用中，3个技术是可以在不同阶段混合使用的。

同时，以上分析和案例最终指向一个结论：SaaS 公司的 AI 技术路线选择，从来不是 “技术好坏” 的判断，而是 “场景适配” 的决策。

提示词适合 “冷启动验证”，RAG 适合 “专业领域知识补充”，微调适合 “构建壁垒”—— 它们没有绝对的优劣，只有 “阶段和场景的匹配度”。

对 SaaS 公司来说，在纠结 “该用哪种技术”之前，需要先想清楚三个问题：

我能帮客户解决什么问题？
我的产品处于哪个发展阶段？
我有足够的数据和资金支撑技术投入吗？

想清楚这三个问题，技术路线的答案自然会浮现。

毕竟，在 SaaS+AI 的世界里，最牛的不是 “别人不会的技术”，而是 “最懂客户的技术”。

如何学习大模型 AI ？

我国在AI大模型领域面临人才短缺，数量与质量均落后于发达国家。2023年，人才缺口已超百万，凸显培养不足。随着Al技术飞速发展，预计到2025年，这一缺口将急剧扩大至400万，严重制约我国Al产业的创新步伐。加强人才培养，优化教育体系，国际合作并进，是破解困局、推动AI发展的关键。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

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适合人群

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IT行业从业人员：包括在职或失业者，涵盖开发、测试、运维、产品经理等职务。拥有一定的IT从业经验，至少1年以上的编程工作经验，对大模型技术感兴趣或有业务需求，希望通过课程提升自身在IT领域的竞争力。
IT管理及技术研究领域人员：包括技术经理、技术负责人、CTO、架构师、研究员等角色。这些人员需要跟随技术发展趋势，主导技术创新，推动大模型技术在企业业务中的应用与改造。
传统AI从业人员：包括算法工程师、机器视觉工程师、深度学习工程师等。这些AI技术人才原先从事机器视觉、自然语言处理、推荐系统等领域工作，现需要快速补充大模型技术能力，获得大模型训练微调的实操技能，以适应新的技术发展趋势。

课程精彩瞬间

大模型核心原理与Prompt：掌握大语言模型的核心知识，了解行业应用与趋势；熟练Python编程，提升提示工程技能，为Al应用开发打下坚实基础。

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模型微调与私有化大模型：掌握大模型微调与私有化部署技能，提升模型优化与部署能力，为大模型项目落地打下坚实基础。