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前言
在大模型技术岗位面试里，“何时用微调技术，何时用 RAG 技术” 是高频考点。这不仅考察对两种技术的理解，更看能否结合场景权衡运用，下面结合要点深入分析。
一、技术适用场景拆解
（一）微调技术：深耕静态知识领域
微调聚焦 固化领域知识注入 ，像法律条文、医学指南、行业规范这类相对稳定的内容，是微调的 “主战场” 。比如训练模型理解医疗诊断流程，用大量标准化病例、医学教材内容微调，能让模型沉淀深层专业知识，强化任务遵循能力（如严格按医学逻辑诊断），还能塑造专业表达风格（像医生问诊式的严谨表述 ），同时提升工具调用、Agent 行为的稳定性，让模型在既定知识框架里精准作业。但要警惕风险，微调可能引发 “灾难性遗忘”，学新知识时丢旧知识；也可能因数据过拟合，对新场景适配差，甚至训练数据若含敏感信息，会导致隐私泄露 。
（二）RAG 技术：聚焦动态事实查询
RAG 主打 时效性、精准事实检索 。面对 “某年某月某事件细节”“最新政策条文” 这类需求，RAG 优势尽显。它通过动态引入外部文档，解决大模型上下文长度限制，补充实时、长尾信息。比如查询地方新规实施细节，RAG 能快速检索政策原文片段，注入模型输入，保障回答准确性。不过，它也有局限，依赖外部文档质量，若文档杂乱，会影响结果，且不擅长复杂推理、深度理解任务 。
二、核心区分与结合逻辑
（一）核心差异：知识注入模式
微调是 静态知识预埋 ，把知识 “刻” 进模型参数，让模型长期记忆；RAG 是 动态信息引入 ，借外部文档 “临时补” 知识，侧重实时准确。简单说，微调是 “把书读厚记心里”，RAG 是 “需要时查资料” 。
（二）实际应用：组合出击更高效
面试中常考 “结合使用场景”，实际项目里，二者是互补关系 。先靠微调给模型打基础，让它掌握专业知识、表达风格，像金融客服模型，用历史合规问答微调，确保回答专业一致；再在需要实时信息（如 “今日股市新规” 咨询 ）时，启动 RAG 检索最新政策、行情文档，补充内容。这样既保 “基本功” ，又能 “与时俱进”，兼顾长期记忆与实时更新，提升系统可靠性、实用性，这也是回答这类题的高分逻辑 —— 体现技术协同思维 。
三、延伸考点与备考技巧
（一）模型蒸馏对比：黑盒 vs 白盒
面试可能延伸考模型蒸馏，这是优化小模型性能的技术 。黑盒蒸馏只利用大模型输入输出，像 “学答题结果”；白盒蒸馏更深入，能学习大模型推理路径、中间表征（比如思考步骤 ），让小模型不仅 “会答”，还 “会思考”，常用于压缩大模型，搞高效轻量化部署（如 Qwen - Mini 这类项目 ）。
（二）备考策略：抓住 “双维度” 作答
遇到这类题，记住从 “技术本质（为啥选 ）” 和 “落地设计（咋用 ）” 双维度答 。比如被问 “金融问答场景咋选技术”，先讲微调用于固化金融法规、产品知识，再讲 RAG 处理实时行情、新规，最后说二者结合逻辑。同时，要敢谈技术风险（如微调的过拟合 ），体现对技术权衡的理解，这才是面试官想看到的 “深度思考” 。
总之，掌握微调与 RAG 技术的选用，不仅是应对面试，更是理解大模型应用落地的关键。把技术细节、场景结合、风险权衡吃透，面试答题才能 “逻辑清晰、专业出彩”，让面试官看到你对大模型技术的真正理解！
面试模拟
（一）基础概念区分类
问题 ： 请简单说明微调技术和 RAG 技术的核心区别，以及各自最典型的应用场景？
回答： 核心区别在于知识注入模式。微调是将静态领域知识（如法律条文、医学指南 ）预埋进模型参数，让模型长期记忆并形成专业表达，适合固化知识深耕，像用医学教材微调模型做诊断辅助；RAG 是动态引入外部文档补充信息，解决时效性、精准事实查询，适合实时事实检索，比如查询 “2025 年 3 月行业新规细节” 。
（二）场景应用决策类
问题 ： 如果要做一个医疗问答机器人，涉及固定诊疗指南和最新病例研究，该怎么选技术？
回答： 分两步走。先用微调技术，拿权威诊疗指南、经典病例库微调，让模型掌握稳定医疗知识、专业问诊风格，保障基础回答的准确性；遇到最新病例研究、罕见病临时数据时，启动 RAG 技术，检索学术论文、最新医疗报告等外部文档，动态补充信息，既保专业底色，又能跟紧前沿研究。
（三）结合实践类
问题 ： 实际项目里，为什么说微调和 RAG 要结合使用？结合后能解决哪些痛点？
回答： 因为二者互补。微调能让模型沉淀核心知识与专业表达（比如金融客服模型，用历史合规问答微调，保证回答风格统一 ），但难实时更新；RAG 可动态补充最新 / 长尾信息（如股市实时新规 ），却依赖外部文档质量。结合后，既能靠微调保 “基础能力稳定”，又能用 RAG 解决 “知识过时、信息不全” 问题，兼顾长期记忆和实时更新，提升系统可靠性。
（四）技术风险类
问题 ： 使用微调技术时，需要警惕哪些潜在风险？怎么规避？
回答： 主要风险有三个。一是灾难性遗忘，学新知识丢旧知识，可采用 “增量微调 + 知识蒸馏”，保留旧知识核心参数；二是数据过拟合，训练数据单一导致泛化差，建议扩充多源异构数据，增加场景多样性；三是隐私泄露，若训练数据含敏感信息（如患者病历 ），需做数据脱敏、匿名化处理，再用于微调。
（五）延伸考点类
问题 ： 模型蒸馏里，黑盒蒸馏和白盒蒸馏有啥区别？落地时怎么选？
回答： 黑盒蒸馏只学习大模型 “输入 - 输出” 结果，像模仿答题答案；白盒蒸馏能深入学习推理路径、中间表征（比如思考步骤、注意力分布 ），让小模型更懂 “为啥这么答”。落地看需求：若追求快速轻量化（如手机端小模型 ），黑盒蒸馏成本低、易实现；若需要小模型推理能力强（如复杂逻辑问答 ），选白盒蒸馏，虽然技术复杂，但能让小模型更接近大模型 “思考方式”，适合对推理要求高的场景（像法律条文解读