034RAG（Retrieval-Augmented Generation）与Fine-tuning（微调）

034RAG（Retrieval-Augmented Generation）与Fine-tuning（微调）
2025-06-17

我们来把这两个在大模型时代广泛使用的核心技术——RAG（Retrieval-Augmented Generation）与Fine-tuning（微调），彻底讲清楚。用最通俗的语言帮你掌握它们的底层原理、适用场景、优缺点与彼此的关系。你可以把它们理解为两种扩展大语言模型能力的“外挂”机制，只是工作方式不同。

一、什么是 RAG（检索增强生成）？

🧠 本质上：RAG 就是“喂信息再回答”

RAG 全称 Retrieval-Augmented Generation，翻译过来就是“检索增强生成”。

一句话解释：

RAG 是在语言模型回答问题之前，先去找资料，再把找回来的资料+你的问题，一起输入模型，让它生成答案。

🔍 它解决的问题：

LLM 虽然很强，但有两个“先天缺陷”：

**知识“截止”：**只能回答训练时知道的事；训练之后发生的新事，它不懂。
**知识“泛泛”：**它啥都懂点，但专业深度不够；你问非常具体的问题，它就开始“编”。

RAG 的设计，就是把外部知识库（比如本地文档、企业数据库、论文集等）挂到模型前面，让它在回答前，先查一查再说。

🔧 它怎么做的？

以“公司员工手册搜索问答”为例，RAG 的工作流程如下：

准备知识库：
把员工手册分段，每段变成向量并存入向量数据库（比如 FAISS、Milvus）。
用户提问：
“公司春节放假几天？”
检索模块启动：
先用语义搜索找出相关内容，比如“节假日规定”的两段话。
拼接输入 Prompt：
把用户问题 + 检索到的文本拼接，像这样：

已知资料：公司春节假期为7天，从除夕前一天开始。公司遵循国家法定节假日安排。
问题：公司春节放假几天？

交给大模型生成答案：
模型综合理解上下文后回答：“公司春节放假7天，从除夕前一天开始。”

你可以理解为：RAG 在大模型前面加了一个**“AI检索助手”**，给它补课。

✅ RAG 的优点：

**实时、动态可更新：**资料库可以随时换，无需重训模型；
**无侵入式增强：**不动模型权重，不涉及参数调整；
**强解释性与控制：**用户可查看引用来源，增强可信度；
适用于企业私有知识、专业文档、法规问答、医疗说明等。

二、什么是 Fine-tuning（微调）？

🧠 本质上：微调是“喂答案让它记住”

Fine-tuning 的原意就是 “在已有大模型上继续训练”，让它学会新的能力、新的知识，或者新的风格。

你可以理解为：

微调是让大模型真正学会一件事，而不是临时借助资料来回答。

🔍 它解决的问题：

虽然大模型预训练很强，但可能存在：

不会写我公司风格的代码
回答不符合我行业规则
客服回复不像我们品牌口吻
论文总结不够精准
不懂某个专业术语或流程

这时候，你就可以用已有数据做一套训练集，比如：

{  "input": "请用我们品牌语气回答用户投诉：产品晚到三天",  "output": "非常抱歉让您久等了，我们正加急安排您的订单，感谢您的理解与耐心。"}

然后用这样的数据，继续训练大模型。训练的目标是让它**“内化”你教它的行为和风格**。

🎓 两种微调方式：

1. 全量微调（Full fine-tuning）

修改整个模型的参数；
成本高（要GPU），训练难度大；
效果彻底（模型变聪明了）；
适用于大规模改造，比如语言迁移、行业定制。

2. 轻量微调（LoRA、QLoRA、Adapter）

只调小部分参数；
训练更快、成本更低；
可插拔（模块化调换）；
适用于小任务、快速实验。

✅ Fine-tuning 的优点：

**模型能力更“内建”：**回答更稳定、不依赖外部内容；
无需检索模块、部署简单；
可用于指令微调、角色训练、代码风格调教等；
对高度重复、结构稳定的任务表现特别好。

三、RAG 与 Fine-tuning 的对比总结

特性	RAG（检索增强）	Fine-tuning（微调）
本质	查资料 + 回答	学习答案 + 记住
是否修改模型	否	是（全量或部分）
成本	低（主要是部署检索系统）	中/高（训练计算成本、时间）
内容更新	非常灵活，资料随时改	固定，更新需再训练
适合的场景	企业文档问答、法规查阅、私域搜索等	统一口径客服、定制风格写作、代码生成等
部署复杂度	高：需要向量数据库 + 检索服务	中：训练一遍即可用
回答一致性	一致性弱，受检索文档质量影响	一致性强，模型稳定记忆

四、RAG 和 Fine-tuning 可以结合吗？

当然可以，而且在实际项目中，这两个往往是协同使用的：

RAG 补充实时信息，做知识外接脑；
Fine-tuning 内化风格、规范行为，做人格训练。

举个例子：

构建一个金融顾问 Agent时，可以先用 Fine-tuning 训练它说话口吻、问答方式；再加上 RAG，让它可以查阅最新政策、客户信息、股票数据，做出专业建议。

五、你该怎么选择？

需要实时查资料 → 用 RAG；
需要说话像你想要的样子 → 微调；
需要长期稳定表现、不依赖文档 → 微调；
不想动模型、只想挂知识库 → 用 RAG；
有丰富样本、希望模型“像自己” → 用微调；
两者都需要 → 构建混合系统。

如你所见，RAG 是外挂知识搜索员，Fine-tuning 是脑子深处的教练，两者不是互斥，而是协作的两种能力通道。

如夜话，至此。

无尘阁日记

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