今天我们探讨一个话题：在大模型项目落地的过程中，如何判断是选择RAG还是微调。我相信这也是困扰很多朋友的问题。为了深入讨论这个话题，我首先跟大家对比一下RAG和微调的本质区别。

首先，我们来看一下RAG。RAG的工作原理是：当用户提出一个问题时，如果大模型能够自行回答，就会直接给出答案；如果无法回答，则会从知识库中进行检索，并对检索到的知识进行降噪处理。

最后设置答案，提供给用户的是RAG方案。微调是指通过调整大模型参数的方式，使其学习特定知识。本质上，我们构建了一个新的模型。用户可以直接向这个新模型提问，由大模型生成答案。

微调与RAG的本质区别在于：微调会创建一个新模型，该模型基于原始模型并结合知识库生成答案。

接下来，我们将详细探讨常见的实践方法。

接下来，我将为大家梳理这些场景，并分析在每种场景下选择微调还是RAG更为合适。

首先，当我们需要对模型能力进行定制时，例如让模型具备某些特殊功能或表述方式，微调通常是更合适的选择。

其次，在智能设备上部署大模型时，由于设备空间有限，往往只能使用小型模型。而小型模型的能力通常较弱，此时需要通过特定的微调来提升其性能，以达到预期目标。

第三，如果对响应速度有较高要求，微调也是更好的方案。因为RAG流程需要先在知识库中进行检索，然后对检索结果进行增强处理，整个过程耗时较长。相比之下，微调模型的响应速度更快。

然而，当知识库内容更新频率较高时，微调就不太适用了。在这种情况下，RAG方案更为适合。

第五，在解决模型幻觉问题时，RAG的优势明显大于微调。因为在微调过程中可能会产生新的幻觉问题。

第六，如果实施过程中需要可解释性，或者希望对问题进行溯源，RAG更具优势。微调过程类似于黑箱操作，其可解释性相对较弱。

最后，从成本角度考虑，微调的成本通常高于RAG。因此在成本可控的情况下，RAG也是一个不错的选择。

在第八点中，许多同学可能不太理解。当我们在训练大模型的过程中，若更关注模型的生存能力，建议优先采用RAG方案，即尽可能避免对大模型进行微调。这是因为微调会不可避免地削弱模型某些方面的能力，从而影响其生存能力。因此，在这种情况下，我们应尽可能使用RAG方案。

当然，如果有条件，也可以同时采用RAG和微调两种方法，因为它们各有优缺点。以上就是我们今天分享的内容。

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