大模型微调与RAG检索增强：从基础原理到案例分析全面详解

引言

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大模型微调（Fine-Tuning）和检索增强生成（RAG，Retrieval-Augmented Generation）是两种在模型应用中常见的技术。它们分别通过不同的方式提升模型在特定任务上的性能。大模型微调通过对已有的预训练模型进行再训练，使其更好地适应特定的应用场景；而RAG则通过引入外部的知识源，通过检索和生成相结合的方式，提高模型的回答质量和准确性。

例如，在一些需要特定领域知识的应用中，像法律文书解读或者医学知识问答，微调可以帮助模型更好地理解行业术语和专业表达。而对于一些开放性的问题，