RAG 与 Fine-tuning（微调）各有什么优缺点？在什么场景下应该优先选择 RAG？

Question

Accepted Answer

这是一个非常经典且关键的问题。在大语言模型（LLM）的应用落地中，RAG（检索增强生成） 和 Fine-tuning（微调） 是两种最主流的优化手段。 为了让你直观理解，我们可以用“考试”来打比方： Fine-tuning（微调）：像是“考前突击复习”。你把特定的知识（行业术语、特定文风）通过大量的训练刻进脑子里（模型参数）。考试时，你凭记忆作答。 RAG（检索增强生成）：像是“开卷考试”。你不需要背下所有内容，但你手边有一本教科书（外部知识库）。考试时，你先翻书找到相关段落，然后结合题目作答。 以下是详细的优缺点对比及 RAG 的优先选择场景。 --- 一、 RAG 与 Fine-tuning 的优缺点对比 1. RAG (Retrieval-Augmented Generation) 原理：在提问时，先从外部数据库检索相关信息，将其作为“上下文”喂给模型，让模型基于这些信息生成答案。 | 优点 | 缺点 | | :--- | :--- | | 知识实时性强：数据更新只需更新数据库，无需重新训练模型，立竿见影。 | 上下文限制：受限于模型的 Context Window（上下文...