RAG和微调是什么？两者的区别？什么场景使用RAG或微调？判断依据是什么？
1. RAG 和 微调 是什么？
RAG (检索增强生成, Retrieval-Augmented Generation)
- 核心思想：在LLM生成答案之前，先从外部知识库（如公司文档、数据库、网页等）中检索与问题相关的信息，然后将这些信息作为上下文和问题一起交给LLM，让LLM基于这些最新的、可靠的上下文来生成答案。
- 工作流程：
用户提问 -> 从知识库中检索相关文档 -> 将“检索到的文档” + “用户提问”组合成增强的提示词(Prompt) -> 发送给LLM -> LLM生成答案。 - 目标：解决LLM的“幻觉”问题（编造信息），并让其能够访问训练数据之外的最新或私有知识。
微调 (Fine-Tuning)
- 核心思想：使用特定的数据集对预训练好的基础LLM（如 Llama 3, GPT-3.5）进行额外的训练，调整模型内部的数百万甚至数十亿的权重参数。
- 工作方式：通过给模型提供大量“输入-输出”样例（例如，特定风格的写作、复杂的专业问答对），让模型学习并适应特定的任务、风格、术语或领域知识。
- 目标：改变模型本身的“行为”和“知识结构”，让它成为一个在特定领域或任务上表现更专业的“专家模型”。
2. 两者的区别
| 特性 | RAG (检索增强生成) | 微调 (Fine-Tuning) |
|---|---|---|
| 核心机制 | 外部检索 + 上下文增强 | 模型参数更新 |
| 知识来源 | 外部的、可随时更新的知识库 | 内化到模型权重中的知识 |
| 知识更新 | 容易且低成本。只需更新知识库文档即可。 | 困难且高成本。需要重新训练或全量微调。 |
| 主要解决痛点 | 知识陈旧和幻觉问题 | 任务适配和风格模仿问题 |
| 可解释性 | 高。可以查看检索到的文档，知道答案的来源。 | 低。模型基于内部复杂参数生成答案，难以追溯来源。 |
| 计算成本 | 较低（主要是检索和提示词处理）。 | 非常高（需要大量的GPU资源和时间进行训练）。 |
| 数据需求 | 只需要原始的知识文档（如PDF, TXT）。 | 需要大量高质量的训练样本（问答对、指令等）。 |
一个简单的比喻：
- RAG 好比是一个开卷考试。学生（LLM）可以带参考书（外部知识库）进考场，遇到问题就去查书，然后组织答案。优点是知识可以随时更新（换新书），答案来源清晰。
- 微调 好比是一个闭卷考试。学生在考试前已经通过大量刷题（训练数据）把某个科目的知识牢牢地记在了脑子里（更新了模型权重）。答题时直接从脑中提取。
3. 什么场景使用RAG或微调？判断依据是什么？
选择RAG还是微调，或者两者结合，主要基于你的核心需求。以下是关键的判断维度和典型场景：
适合使用 RAG 的场景：
- 知识需要频繁更新：你的应用涉及实时信息，如新闻、股价、最新的产品目录或政策法规。
- 判断依据：知识更新的频率是否高于LLM基础模型的更新频率？
- 依赖大量外部/私有文档：你想基于公司内部的文档、手册、Wiki、代码库等构建问答系统。
- 判断依据：答案是否可以直接从已有的文档中查找或总结得出？
- 需要高准确性和溯源能力：在医疗、法律、金融等领域，答案的正确性至关重要，且需要提供引用来验证。
- 判断依据：用户是否会问“你这个信息是从哪里来的”？
- 成本敏感，迭代速度快：你想快速构建一个原型并验证效果，不希望投入巨大的训练成本。
适合使用 微调 的场景：
- 需要改变模型的行为或风格：你希望模型输出的内容符合特定的格式、语气、风格（例如，像莎士比亚一样写作，或者用非常正式的法律公文风格回复）。
- 判断依据：你是否需要模型“成为”某个角色？
- 执行复杂、特定的任务：让模型学会遵循复杂的指令，或者完成一个其基础能力之外的任务（例如，担任一个高度专业化的客服，能理解非常独特的行业术语和流程）。
- 判断依据：任务是否非常独特，通用模型无法很好理解？
- 领域术语和逻辑非常复杂：在特定科学或工程领域，术语和推理逻辑是独有的，基础模型接触很少，需要通过微调让它真正“理解”这些概念。
- 判断依据：模型是否经常误解你领域里的核心概念？
- 优化模型大小和速度：你可以微调一个较小的开源模型（如 Llama 3 8B），让它专注于特定任务，其效果和速度可能优于调用巨大的通用API（如 GPT-4）。
4. 综合判断依据与结合使用
最重要的判断依据：
问自己一个问题：“我的核心需求是让模型获取新知识，还是改变它的行为方式？”
- 获取新知识 -> 优先考虑 RAG
- 改变行为方式 -> 优先考虑 微调
RAG + 微调 (混合模式)：
在实际的高级应用中，通常会将两者结合，以达到最佳效果：
- 先用微调优化模型基础能力：使用指令微调（Instruction Tuning）让一个基础开源模型变得更善于遵循指令、理解上下文，成为一个“更好的学生”。
- 再为微调后的模型配上RAG：让这个“更好的学生”去参加“开卷考试”，同时具备了专业的行为能力和最新的知识。
例如，先微调一个模型，让它精通医疗对话和医学术语，再为它配备一个最新的医学文献数据库作为RAG的外部知识源。这样它既能以专业医生的口吻对话（微调），又能提供基于最新论文的准确建议（RAG）。
视频链接：【大模型项目选择RAG还是微调：八个判断依据】 https://www.bilibili.com/video/BV1vJ4m1M7qG/?share_source=copy_web&vd_source=5553fd2e1fdf5ffd393a78ea8bc166f8
【大模型项目选择RAG还是微调：三个案例】 https://www.bilibili.com/video/BV1xM4m117FP/?share_source=copy_web&vd_source=5553fd2e1fdf5ffd393a78ea8bc166f8