模型微调与RAG在问答系统中的对比分析

在构建问答系统时，将问答数据提供给模型主要有两种技术路径：模型微调(Fine-tuning)和检索增强生成(RAG)。这两种方法在知识更新机制、资源需求、回答质量等方面存在显著差异。以下从多个维度对这两种技术进行详细对比。

一、核心原理与技术路径差异

1. 模型微调(Fine-tuning)方式

模型微调是通过在预训练大模型基础上，使用特定领域的数据继续训练，直接修改模型参数，使其适应特定问答任务的技术。

• 参数内化：将领域知识编码到模型权重中，形成"长期记忆"
• 训练过程：需要准备大量"问题-答案"对作为训练数据，通过反向传播算法调整模型参数
• 技术变体：包括全参数微调(计算成本高)和高效微调技术如LoRA(只调整少量参数)

2. RAG(检索增强生成)方式

RAG是一种将外部检索与生成模型相结合的技术架构，在生成答案前先从知识库检索相关信息。

• 知识外置：保持模型参数不变，依赖外部知识库的动态查询
• 工作流程：分为检索(从数据库/文档中提取相关内容)、增强(构造提示词)、生成(基于检索内容生成答案)三个阶段
• 实时性：通过更新知识库而非重新训练模型来获取新知识

表：微调与RAG的核心技术差异

维度	模型微调	RAG
参数修改	修改模