RAG 和微调（Fine-tuning）核心对比：通俗版 + 实操选型
核心结论：RAG 是 “给大模型查参考资料”，微调是 “给大模型洗脑灌知识”，前者轻量灵活，后者深度适配，选型看数据、成本和场景。
| 对比维度 | RAG（检索增强生成） | 微调（模型微调） |
|---|---|---|
| 核心逻辑 | 生成答案前，先从外部知识库检索相关信息，再基于资料作答 | 用专属数据重新训练模型参数，把知识 “刻” 进模型里 |
| 知识来源 | 外部知识库（文档、数据库等），可实时更新 | 训练数据，知识固化在模型中 |
| 技术门槛 | 低（不用懂深度学习，搭框架 + 调参数即可） | 高（需数据标注、调参经验、算力支持） |
| 数据要求 | 数据量可少（几百 / 几千条文档），无需标注 | 数据量要大（至少上万条，优质标注数据更佳） |
| 更新成本 | 极低（新增数据直接入库，无需重新操作） | 极高（新增数据要重新训练，耗时耗力） |
| 成本消耗 | 低（本地部署 / 云服务成本低，无大规模算力需求） | 高（需 GPU 算力，训练一次可能花几百 / 几千元） |
| 知识时效性 | 极强（实时更新知识库，就能用最新数据） | 弱（训练完就固定，新数据需重新微调） |
| 答案可解释性 | 强（能标注信息来源，方便溯源） | 弱（模型 “凭记忆” 作答，无法追溯知识出处） |
| 适用场景 | 私有文档问答、最新资讯查询、小数据量场景 | 垂直领域深度适配（如医疗 / 法律专业问答）、数据稳定场景 |
通俗举例理解
1. RAG：带参考资料考试的学生
比如公司新人查考勤制度：
- 知识库就是《员工考勤手册》，新人问 “每月能请几天事假”；
- RAG 先从手册里快速找到 “每月事假上限 2 天” 的相关条款；
- 大模型拿着这条条款，用通俗的话回复，还能告诉你答案来自手册第 3 条。
- 后续公司更新考勤制度（比如改成 3 天），直接替换知识库的文档就行，不用动模型。
2. 微调：死记硬背的学生
同样查考勤制度：
- 先把《员工考勤手册》的所有内容，整理成 “问题 - 答案” 对（如 “每月事假几天？-2 天”）；
- 用这些数据重新训练大模型，让模型把 “每月事假 2 天” 记在 “脑子里”；
- 新人提问时，模型直接从 “记忆” 里调取答案回复。
- 后续制度更新，得重新整理新的 “问题 - 答案” 对，再花时间和算力训练模型，才能让它 “记住” 新规则。
实操选型建议
- 优先选 RAG 的情况：
- 数据量少（比如只有几百份公司文档）；
- 数据经常更新（比如每天有新的行业资讯）；
- 预算有限、技术团队小（不想搞复杂训练）；
- 需要答案可溯源（比如合规场景）。
- 考虑选微调的情况：
- 垂直领域深度适配（比如医疗诊断、法律条文解读，需要模型精准理解专业术语）；
- 数据量大且稳定（比如有几十万条医疗案例，长期不怎么变）；
- 对响应速度要求极高（RAG 要检索，微调模型直接作答更快）；
- 无法联网 / 不能用外部知识库（比如涉密场景）。
- 进阶方案：RAG + 微调结合比如医疗问答场景：
- 先用微调让模型掌握基础医疗知识（如常见疾病症状）；
- 再用 RAG 对接最新的医疗指南、药品信息（实时更新）；
- 既保证专业深度，又能用上最新数据。