“垂直领域应该用微调还是RAG？”

“我是要做金融领域的大模型开发，选微调还是RAG？”

“基于DeepSeek做电商客服，该选哪一个呢？”

……

今天我们就用最通俗的语言，结合生活中常见的例子，一次性说清楚这两个技术的区别和选择方法！

一、先搞懂基础概念：什么是微调和RAG？

1️⃣ 微调（Fine-tuning）—— 学霸的“突击复习”

假如你有一个学霸朋友，他原本数理化样样精通（大模型的通用能力），但为了考上医学院，专门花一个月时间狂背医学教材（特定领域数据），这就是微调。

也就是用专业数据训练通用大模型，让它成为某个领域的专家。

特点：

• ✅ 需要大量**标注数据**（比如医学病例、法律条文）

• ✅ 训练后的模型能**直接输出专业术语**（比如自动生成诊断报告）

• ❌ 成本高、耗时长（就像学霸复习需要闭关）

举个栗子🌰：

某医院用10万份标注过的病例数据微调DeepSeek，模型就能像资深医生一样理解“血红蛋白浓度低于110g/L提示贫血”这类专业描述。

2️⃣ RAG（检索增强生成）—— 考试时的“参考书”

假设学霸朋友参加一场开卷考试，遇到不会的题就翻书找答案，再结合书本内容答题。这就是RAG：先检索知识库中的资料，再让大模型生成答案。

特点：

• ✅ 无需训练模型，直接调用外部知识库（比如产品说明书、企业文档）

• ✅ 灵活应对数据更新（换本书就能考新知识点）

• ❌ 依赖检索质量（参考书没带全就答不上来）

举个栗子🌰：

电商客服机器人的知识库里有最新产品参数，当用户问“手机XX的电池容量多大？”，RAG会先检索数据库，再生成回答：“根据产品手册，该型号电池容量为5000mAh”。

二、怎么选？一张表格+三个问题搞定！

决策三问：

1. 任务需要多专业？

   • 医疗诊断、法律合同（专业性强）→ 微调

   • 客服问答、知识百科（通用性强）→ RAG

2. 数据是否常更新？

   • 金融政策天天变 → RAG

   • 化学元素周期表十年不变 → 微调

3. 有多少预算？

   • 土豪公司：我全都要！微调+RAG混合用（网页9）

   • 预算有限：优先RAG，后期再微调

三、实战案例：看看别人家怎么用

案例1️⃣：医疗诊断用微调

场景：AI辅助诊断肺炎

• 选择原因：医学影像描述专业性强，需高准确率

• 操作：用10万张标注X光片微调模型，大模型能类似直接输出“右下肺叶磨玻璃影，疑似细菌性肺炎”的专业回答。

案例2️⃣：电商客服用RAG

场景：回答“这款手机防水吗？”

• 选择原因：产品参数随型号更新，无法频繁训练模型

• 操作：实时检索商品页的IP68防水等级说明，生成回答。

四、总结：新手入门三步走

1. 先试RAG：整理企业知识库，如用[LlamaIndex]等工具快速搭建 demo

2. 再评估效果：如果专业问题答不准，再考虑微调

3. 终极方案：两者结合！比如法律AI先用RAG检索法条，再用微调模型生成起诉书

想入门 AI 大模型却找不到清晰方向？备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料？别再浪费时间啦！2025 年 AI 大模型全套学习资料已整理完毕，从学习路线到面试真题，从工具教程到行业报告，一站式覆盖你的所有需求，现在全部免费分享！

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

一、学习必备：100+本大模型电子书+26 份行业报告 + 600+ 套技术PPT，帮你看透 AI 趋势

想了解大模型的行业动态、商业落地案例？大模型电子书？这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI：

1. 100+本大模型方向电子书

2. 26 份行业研究报告：覆盖多领域实践与趋势

报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容，涵盖：

• 职业趋势：《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》；
• 商业落地：《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》；
• 领域细分：《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》；
• 行业监测：《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。

3. 600+套技术大会 PPT：听行业大咖讲实战

PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会，包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践：

• 安全方向：《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级（腾讯代码安全实践）》；
• 产品与创新：《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式：构建 AI 产品》；
• 多模态与 Agent：《Step-Video 开源模型（视频生成进展）》《Agentic RAG 的现在与未来》；
• 工程落地：《从原型到生产：AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。

二、求职必看：大厂 AI 岗面试 “弹药库”，300 + 真题 + 107 道面经直接抱走

想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗？这份面试资料帮你提前 “押题”，拒绝临场慌！

1. 107 道大厂面经：覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位

面经整理自 2021-2025 年真实面试场景，包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题，每道题都附带思路解析：

2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点

针对大模型专属考题，从概念到实践全面覆盖，帮你理清底层逻辑：

3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题

专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：

三、路线必明： AI 大模型学习路线图，1 张图理清核心内容

刚接触 AI 大模型，不知道该从哪学起？这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点，不用再盲目摸索！

路线图涵盖 5 大核心板块，从基础到进阶层层递进：一步步带你从入门到进阶，从理论到实战。

L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代

L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊

L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计

L3阶段：大模型Agent应用架构进阶实现，主要学习LangChain、 LIamaIndex框架，也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统，打造Agent智能体。

L4阶段：精进篇丨模型微调与私有化部署

L4阶段：大模型的微调和私有化部署，更加深入的探讨Transformer架构，学习大模型的微调技术，利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调，并通过Ollama、vLLM等推理部署框架，实现模型的快速部署。

L5阶段：专题集丨特训篇 【录播课】

四、资料领取：全套内容免费抱走，学 AI 不用再找第二份

不管你是 0 基础想入门 AI 大模型，还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势，这份资料都能满足你！
现在只需按照提示操作，就能免费领取：

👇👇扫码免费领取全部内容👇👇

​

2025 年想抓住 AI 大模型的风口？别犹豫，这份免费资料就是你的 “起跑线”！