微调 vs RAG：大模型落地应该怎么选？看完这篇你就懂了！

“垂直领域应该用微调还是RAG？”

“我是要做金融领域的大模型开发，选微调还是RAG？”

“基于DeepSeek做电商客服，该选哪一个呢？”

……

今天我们就用最通俗的语言，结合生活中常见的例子，一次性说清楚这两个技术的区别和选择方法！  

一、先搞懂基础概念：什么是微调和RAG？  

1️⃣ 微调（Fine-tuning）—— 学霸的“突击复习”

假如你有一个学霸朋友，他原本数理化样样精通（大模型的通用能力），但为了考上医学院，专门花一个月时间狂背医学教材（特定领域数据），这就是微调。

也就是用专业数据训练通用大模型，让它成为某个领域的专家。  

特点：  

• ✅ 需要大量**标注数据**（比如医学病例、法律条文）  

• ✅ 训练后的模型能**直接输出专业术语**（比如自动生成诊断报告）  

• ❌ 成本高、耗时长（就像学霸复习需要闭关）  

举个栗子🌰：  

某医院用10万份标注过的病例数据微调DeepSeek，模型就能像资深医生一样理解“血红蛋白浓度低于110g/L提示贫血”这类专业描述。  

2️⃣ RAG（检索增强生成）—— 考试时的“参考书”

假设学霸朋友参加一场开卷考试，遇到不会的题就翻书找答案，再结合书本内容答题。这就是RAG：先检索知识库中的资料，再让大模型生成答案。  

特点：  

• ✅ 无需训练模型，直接调用外部知识库（比如产品说明书、企业文档）  

• ✅ 灵活应对数据更新（换本书就能考新知识点）  

• ❌ 依赖检索质量（参考书没带全就答不上来）  

举个栗子🌰：  

电商客服机器人的知识库里有最新产品参数，当用户问“手机XX的电池容量多大？”，RAG会先检索数据库，再生成回答：“根据产品手册，该型号电池容量为5000mAh”。 

二、怎么选？一张表格+三个问题搞定！  

决策三问：  

1. 任务需要多专业？  

   • 医疗诊断、法律合同（专业性强）→ 微调 

   • 客服问答、知识百科（通用性强）→ RAG

2. 数据是否常更新？

   • 金融政策天天变 → RAG  

   • 化学元素周期表十年不变 → 微调  

3. 有多少预算？

   • 土豪公司：我全都要！微调+RAG混合用（网页9）  

   • 预算有限：优先RAG，后期再微调  

三、实战案例：看看别人家怎么用  

案例1️⃣：医疗诊断用微调  

场景：AI辅助诊断肺炎  

• 选择原因：医学影像描述专业性强，需高准确率  

• 操作：用10万张标注X光片微调模型，大模型能类似直接输出“右下肺叶磨玻璃影，疑似细菌性肺炎”的专业回答。

案例2️⃣：电商客服用RAG  

场景：回答“这款手机防水吗？”  

• 选择原因：产品参数随型号更新，无法频繁训练模型  

• 操作：实时检索商品页的IP68防水等级说明，生成回答。

四、总结：新手入门三步走  

1. 先试RAG：整理企业知识库，如用[LlamaIndex]等工具快速搭建 demo  

2. 再评估效果：如果专业问题答不准，再考虑微调  

3. 终极方案：两者结合！比如法律AI先用RAG检索法条，再用微调模型生成起诉书

文章出自【公益】赋范大模型技术社区！

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