浅谈ai落地 - 微调跟Rag的结合有什么可以优化的地方

前言

曾在游戏世界挥洒创意，也曾在前端和后端的浪潮间穿梭，如今，而立的我仰望AI的璀璨星空，心潮澎湃，步履不停！愿你我皆乘风破浪，逐梦星辰！

首先我们要明白RAG 和微调不是互斥的，而是可以分工明确、互相配合。下面是一个结构化的解释，包括 工作流程图、介入点说明，以及工程落地建议。

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✅ 一图搞清楚：RAG + 微调的协同方式

              ┌─────────────┐
              │  用户问题Q  │
              └────┬────────┘
                   ↓
          ┌───────────────┐
          │ 检索模块（R） │ ←基于向量或关键词召回
          └────┬──────────┘
               ↓
        ┌───────────────────────┐
        │   检索文档（上下文C） │ ←来自外部知识库、私有数据
        └────────┬──────────────┘
                 ↓
        ┌───────────────────────┐
        │   生成模块（G）       │ ← 使用微调后的 LLM or 原始LLM
        │   Prompt: Q + C       │
        └────────┬──────────────┘
                 ↓
         ┌────────────────┐
         │   最终回答A    │
         └────────────────┘

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📌 微调的介入点：两种位置，两种目的

✅ 1. 微调语言模型本身（G部分）

目标：让模型更好地理解任务、风格、情绪

• 使用场景：

  • 模型生成输出不满足业务需求（太啰嗦、不专业、不准确）

  • 希望加入“风格”（如客服口吻、专业术语等）

• 如何做：

  • 收集 Q + C → A 的三元组数据，做监督微调

  • 或者直接做 Q → A 的指令微调，鼓励模型利用提示中的 context

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✅ 2. 微调检索器（R部分）

目标：让检索更精确、更语义相关

• 使用场景：

  • 模型生成质量差是因为检索到了垃圾文档

  • 用户问题过于模糊，召回困难

• 如何做：

  • 微调 Embedding 模型，比如 BGE / E5 / ColBERT，用问答对/点击数据训练

  • 或者对 reranker 做微调，提升排序效果

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🧪 举个实际例子：

比如你在做一个「法律问答系统」：

• 用 RAG 检索法律条文、案例内容；

• 但生成出来的内容用词模糊、不合规；

• 此时你就可以：

  • 对生成模型做微调 → 加入法律措辞、准确引用格式

  • 对检索器做微调 → 只召回相关法条和司法解释

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🧩 总结：RAG 与微调怎么协同？

目标	用RAG	用微调
扩充知识	✅（文档召回）	❌（大模型本身没更新）
提升输出质量	部分可行	✅（专属风格/语气/格式）
修复生成幻觉	✅（引入真实依据）	✅（优化生成逻辑）
解决无法理解的问题	❌	✅（定制任务认知能力）
响应风格个性化	❌	✅（风格、人设、情绪）

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这是一个 从轻量到重型、适用于RAG系统的调优清单（全面版），一眼就能看到哪些模块可以优化、如何优化、以及工作量评估。

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✅ RAG 系统调优清单（从轻到重）

调优项	模块	类型	说明	工程工作量
1. Prompt模板设计	G	无需训练	设定角色、结构化提示、添加系统指令（如“你是xx专家”）	⭐ 低
2. 检索召回策略调整	R	无需训练	修改查询扩展方式、召回数量、语义 or BM25 策略切换	⭐ 低
3. 文档预处理优化	R	无需训练	对文档切 chunk、加入标题、做摘要、拼接来源信息	⭐ 低
4. 输出后处理	Post	无需训练	增加格式规整、引用链接、敏感词过滤等规则	⭐ 低
5. Reranker引入	R	可选训练	使用CrossEncoder提升文档相关性排序	⭐⭐ 中
6. Embedding模型微调	R	微调	用问答对/点击数据微调向量模型（如BGE/E5）	⭐⭐ 中
7. Prompt + context 微调生成模型	G	微调	用 Q+C→A 形式微调模型，让它更理解context内容	⭐⭐⭐ 中高
8. 生成风格/任务微调	G	微调	加入专属领域术语、情绪风格（如“客服风格”、“医学口吻”）	⭐⭐⭐ 中高
9. 多文档融合建模（如FiD）	G	模型更换	替换decoder为可接收多文档输入的结构，提升融合能力	⭐⭐⭐⭐ 高
10. 检索器+生成模型端到端联合训练	R+G	复杂	全流程联动训练，提升语义一致性和召回质量	⭐⭐⭐⭐⭐ 极高

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🧠 快速判断怎么选

你的需求	推荐调优项
模型答非所问？	1、5、6、7
回答没细节、假信息多？	3、6、7
风格不专业或不符合场景？	1、4、8
检索内容偏了、不相关？	2、5、6
多文档问答效果差？	3、9
想做一个端到端的超级RAG系统？	All（特别是10）

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这份清单可以作为构建智能问答系统或知识检索系统的「优化作战图」。