RAG 与 Fine-tuning：选哪个？
当你需要让 AI 掌握私有知识时，RAG 和微调是两条路，它们的适用场景有根本性的不同。
越来越多的团队开始思考：如何让大语言模型用上我们自己的数据？RAG 和 Fine-tuning 是两种主要答案，但选错会浪费大量资源。
RAG（检索增强生成）
将知识库向量化存储，模型回答时先检索相关片段再生成。优点是知识可以实时更新，成本低，可解释性强（能追溯来源）。适合场景：企业内部文档问答、产品知识库、客服机器人。
Fine-tuning（微调）
用特定数据集进一步训练模型，使其掌握特定风格、格式或专业知识。适合场景：需要模型以特定风格输出、掌握高度专业化的领域知识（如医疗、法律术语）。成本高、迭代慢，不适合频繁更新的知识。
实践建议
90% 的业务场景用 RAG 就够了，且更容易维护。只有当 RAG 无法解决「行为方式」问题时才考虑微调——比如你需要模型始终用某种特定的品牌语气回答。