RAG 或微调，应该如何选型-优快云博客

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在企业级AI应用开发中，我们经常面临一个核心问题：如何让通用大语言模型具备特定领域的专业能力？目前主流的两种技术路线是检索增强生成（RAG）和模型微调（Fine-Tuning）。虽然网上已有不少相关介绍，但本文将从基本原理出发，结合企业实际需求，提出一个清晰的选型框架，并探讨可能的混合方案。

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模型的工作原理

要做出明智的选择，首先需要理解大语言模型的基本工作原理。所有语言模型本质上都是在预测下一个词的概率分布。这种预测具有随机性，而我们可以通过提供明确的上下文(Context)来提高预测的准确性。

举个例子，"Transformer"这个词在AI领域指的是一种模型架构，而在电影爱好者眼中则是"变形金刚"。明确的上下文能帮助模型理解问题的具体领域。

模型的知识广度同样重要。就像长者的阅历比年轻人更丰富，参数量更大的模型通常表现更好。模型会将问题分解为词或字，通过训练中学到的概率关系来生成回答。但如果某些专业术语从未在训练数据中出现过，模型就很难给出准确答案。

这正是我们需要领域专家模型的原因。大多数专家模型都是通过对基础模型进行微调得到的，让模型掌握特定领域内词汇的概率分布。

技术原理深度解析

有了上面的概念，我们也就知道，要想给特定领域的企业或团队，提供定制化的 AI 模型方案，需具备两个条件：知识的深度与清晰的上下文。要想满足这些条件，我们可以通过对模型进行微调，也就是二次训练。或者通过 RAG （增强检索）挂载专业的知识库，或者调整提示词进行。在讲它们的区别之前，我们来看一下它们各在的原理。

微调：重塑模型思维

微调，顾名思议，微就是小范围的调整，调整什么呢？就是模型的参数，我们知道一个模型有几十上百亿的参数，我们不用调整所有的参数，只是对于调整目标领域的子词单元(Token)，强化目标领域 Token 之间的关系，也就是不同的概率分布，通过给模型专业的数据样本（问题与答案），让模型学习它们之间的关系，以达到参数的修改。使模型能够学习到。

领域术语的特殊含义（如医疗术语"心肌梗塞"）
专业概念之间的关系（如"血压"与"降压药"的关联）
符合行业规范的表达方式

RAG：外部知识增强

RAG 相当于为模型配备了一个专业资料库，确保回答基于最新、最准确的企业知识。

它的流程就是将本领域的文档，向量化后存储在向量数据库中。当问题来的时候，也做同样的向量处理，然后对刚刚存在数据库中的文档，进行一轮向量匹配，把最有可能的答案范围先圈出来。然后再发给模型，模型在依把这个圈定的范围，来查找最优的那个解。

提示词工程：轻量级引导

我们在和模型交互时，也会用到提示词，比如告诉模型，你应该扮演什么角色，如何如何回答问题，强调关键信息。这其实也是在给它描述上下文，也是在提高这个范围的权重。提示词是最轻量级的模型引导方式。

我们可以把微调与 RAG 总结为道与术的区别，微调很多的时候是让模型学会处理问题的方法，而 RAG 更多的时候是对已知结果的一种记忆。

需求分析与方案选择

我们知道了它们的原理后，我们就知道对于需求如何进行分析。针对不同场景选择不同的方案。这里分两大场景，一个是有标准答案，一个是没有明确答案。有标准答案的如政策法规，专业术语解释，法律咨询等，比如申请补贴需要哪些条件条件等。还有一种是没有明确的答案，如故障检测，病例分析，市场预测等，比如某某出现了什么新的症状，是什么原因造成的？

选型建议

我们先假定在不考虑成本的情况下，针对不同的场景，有哪些方案可供选择。

对于有标准答案的，我们通常采用RAG 方案，直接给圈定范围，避免模型出现幻觉，回答无关内容。对于没有标准答案的，我们可以采用微调方案，让模型学会如何分析与解决特定领域问题的能力，以应对新的问题出现。

但任何方案都不是完美的，对于 RAG ，因为需要先进行一轮检索，这个查询也会增加回答响应的时间，对于延迟有要求的场景来说，这点需要注意。另外，因为所有的领域的知识取决于知识库所涉及的范围，如果知识库的储备不足，也难以应对所有问题。但如果数据过多还得考虑召回（返回的数据量）的准确性。这些都是需要经验不断优化的。

而对于模型微调来说，因为训练一次的时间成本高，无法做到每次有新的知识出现时，都进行一次训练。对于数据时时性有要求的场景来说，不会是一个好的选择。就如同我们在问大模型时得到的回答，发现已经是过时一样。另外，对于训练数据的准备也是有一定要求，数据样本基本上决定了最后生成的效果。而训练的参数也是需要根据不同的环境，不断的尝试才能得到相对理想的结果。这些都是需要考虑的因素。

这里还有第三种方案，就是两者相结合，既有专家模型，又有时时的专业知识库配合，效果会好很多，就如同我们用 Deepseek 时，开启联网搜索一样。

实施路径

当然以上都是建立在不考虑成本的情况下。如果考虑成本因素，无论是时间还是资金。可以考虑这样的实施路径，提示词 → RAG → 微调 → RAG + 微调。

在初期，我们可以先使用已有的大模型基于提示词限定的做法，首先选择的大模型已经是成熟的模型，比如 Deepseek R1 或 OpenAI o4 等，也许在已有的垂直领域的知识已足以应对初期的问题，只是在回答的风格或特定的术语上，稍做引导就能有很好的表现。这个可能是我们最先需要去尝试的。

如果提示词调整不能满足的情况下，再开始再尝试 RAG，相对模型训练它的时间与投入成本是相对最少的，也有很多成熟的框架使用。

在取得一定的效果后，并且也有一定的预算下，我们再开始进行微调，注意，微调需要大量的整理好的标注数据（现在也有小样本强化微调方式推出）。而对于训练框架市面上有很多成熟方案，训练的环境与硬件成本也在逐步下降，唯一要关注的就是训练的数据集与训练参数。

后期，也就是 RAG + 微调的混合方案，就如同给专家模型外挂知识库。唯一要注意的是，设计好优先级，先检索知识库，若置信度>阈值则直接使用RAG结果，否则调用微调模型生成答案。

总结来说