RAG与Fine-tuning-面试
1. Fine-tuning（微调）
是什么？
Fine-tuning（微调） 指的是在一个已经预先训练好的大型模型（例如 GPT-3.5, LLaMA, BERT 等）的基础上，使用特定的、通常规模较小的领域数据集，对模型的所有权重参数进行额外的训练。
你可以把它想象成：
一位知识渊博的通才（预训练模型），你聘请他来做一位特定领域的专家（例如法律顾问）。你通过让他大量阅读法律条文和案例（领域数据），来调整他大脑中的知识结构和思维方式（模型权重），使他最终成为一名优秀的律师（微调后的模型）。
核心思想：
调整模型本身：直接修改模型的内部参数，让它“内在”地掌握新知识或技能。
学习模式：不仅仅是记忆数据，而是学习数据中的模式、风格和特定领域的关联。
典型流程：
选择一个预训练模型：如
bert-base-uncased或gpt-3.5-turbo。准备领域数据：收集与你的任务高度相关的数据（例如，医疗记录、法律文档、你公司的客服问答对）。
进行训练：在领域数据上以较小的学习率继续训练模型，避免破坏模型原有的通用知识。
得到专属模型：得到一个专门为你任务优化过的新模型文件。
优点：
效果强大：一旦微调成功，模型在该特定任务上的表现通常会非常出色和精准。
风格模仿：可以很好地学习到数据的行文风格、格式和术语。
无需上下文：使用时直接提问即可，不需要额外提供背景资料。
缺点：
成本高：需要大量的计算资源（GPU/TPU）和时间来进行训练。
知识更新困难：如果领域知识更新了（例如公司政策变了），需要重新收集数据并再次进行微调，流程繁琐。
可能遗忘：如果微调数据量或方式不当，模型可能会“灾难性遗忘”它原有的通用知识。
定制化模型：会生成一个新的模型文件，管理和部署成本较高。
适用场景：任务定义明确、领域固定、有大量高质量标注数据、且对效果要求极高的场景。例如：专业领域的自动文本生成、特定风格的诗歌创作、复杂的分类任务等。
2. RAG（检索增强生成）
是什么？
RAG（Retrieval-Augmented Generation, 检索增强生成） 是一种“开卷考试”的方法。它不修改模型本身的参数，而是在模型回答问题之前，先从外部知识库（如数据库、文档、网络）中检索出与问题相关的信息，然后将问题 + 检索到的信息一起交给大语言模型，让模型基于这些信息来生成答案。
你可以把它想象成：
同一位知识渊博的通才（预训练模型），但在他回答问题前，你先帮他去图书馆（知识库）里找到最相关的几本参考书（检索到的信息），然后把问题和这些书一起给他。他快速阅读这些参考资料后，结合自己的知识，给出一个既有通用知识又具备最新资料的准确答案。
核心思想：
增强模型输入：保持模型不变，通过为其提供最新的、准确的上下文信息来提升回答质量。
知识外置：将模型需要的事实性知识存储在外部知识库中，与模型的推理能力分离。
典型流程：
知识库准备：将你的文档（PDF, Word, 网页等）进行切分，转换成向量（Vector），存入向量数据库。
用户提问：用户提出一个问题。
检索：将用户的问题也转换成向量，并在向量数据库中搜索与之最相关的文本片段（Chunks）。
增强提示（Prompt）：将检索到的相关文本片段和用户问题组合成一个新的提示，例如：“请根据以下信息回答问题：[检索到的信息] 问题： [用户的问题]”。
生成答案：将增强后的提示发送给大语言模型，模型根据提供的上下文生成最终答案。
优点：
知识实时更新：只需更新外部知识库（如加入最新财报），模型就能立即基于最新信息回答问题，无需重新训练。
成本低：无需昂贵的训练过程，主要是检索和调用API的成本。
可信度高：模型给出的答案有据可查，可以提供引用来源，减少模型“幻觉”（胡编乱造）。
保持通用性：模型本身的通用能力不会被破坏。
缺点：
依赖检索质量：如果检索不到相关信息，或者检索到错误信息，模型就无法给出好的答案。
上下文长度限制：受限于模型的上下文窗口长度，无法注入过多的参考信息。
不是真正的“学会”：模型并没有真正内化这些知识，每次都需要依赖外部检索。
适用场景：知识需要频繁更新、需要溯源、或无法通过训练获取知识的场景。例如：智能客服（基于最新产品手册）、企业知识库问答、基于特定文档的分析等。
对比总结
| 特性 | Fine-tuning (微调) | RAG (检索增强生成) |
|---|---|---|
| 核心原理 | 调整模型参数，让它学会新知识 | 增强输入信息，为模型提供参考上下文 |
| 知识存储 | 知识内化在模型权重中 | 知识存储在外部的向量数据库或知识库中 |
| 知识更新 | 困难，需要重新训练 | 容易，直接更新知识库即可 |
| 成本 | 高（训练成本） | 低（ inference 成本） |
| 可解释性 | 低，是“黑箱” | 相对较高，可以追溯答案来源 |
| 抗幻觉 | 相对较弱，依赖模型记忆 | 相对较强，有事实依据 |
| 适用场景 | 学习风格、格式、特定任务能力 | 注入事实性、实时性、私有性知识 |
协同使用
实际上，RAG 和 Fine-tuning 并不是互斥的，它们可以强强联合，构建更强大的应用：
先用 Fine-tuning：在一个庞大的领域数据上微调一个基础模型，让它具备该领域的基础语言风格和任务理解能力（例如，微调成一个“法律语言模型”）。
再用 RAG：为这个微调后的专家模型配备一个实时更新的法律条文库。当遇到具体案件问题时，先检索最新法条，再让“专家模型”结合这些法条生成最终答案。