RAGFine-tuningLLM技术选型
选型背景
当企业准备将 LLM 能力集成到自身业务系统时，通常面临两条主要路径的选择：检索增强生成（RAG）和模型微调（Fine-tuning）。两者各有优劣，选择取决于具体业务场景。
四维度对比
1. 成本
RAG 的基础设施建设成本较低，主要开销在向量数据库和 Embedding 模型；Fine-tuning 需要大量标注数据和 GPU 算力，成本显著更高。
2. 知识准确性
RAG 通过检索外部知识库确保答案基于最新、最准确的数据；Fine-tuning 的知识编码在模型权重中，存在"幻觉"风险。
3. 实时性
RAG 支持知识库热更新，无需重新训练模型；Fine-tuning 更新知识需要重新训练，周期长。
4. 维护成本
RAG 需要维护知识库、检索系统；Fine-tuning 需要管理训练流程和模型版本。
选型建议
对于知识更新频繁、需要引用外部数据源、合规性要求高的场景（如智能客服、知识库问答），推荐优先选择 RAG。对于需要模型学习特定格式、语气、领域术语的垂直场景，Fine-tuning 更合适。
最佳实践：两者结合使用——用 RAG 保证知识准确性，用 Fine-tuning 优化输出风格和领域适配。
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