RAG vs 微調：如何選擇正確的策略

RAG 和微調是定製大語言模型最強大的兩種技術。選錯方向會浪費大量工程時間和預算。

核心權衡

微調修改模型權重，將新知識或行為內化。它最適合需要改變模型在所有輸出中的風格、語氣或推理模式的場景。

RAG 保持模型權重不變，在推理時動態檢索相關上下文。它最適合需要引用特定、頻繁更新事實的場景。

什麼時候選擇微調

• 基礎模型無法可靠生成你需要的特定輸出格式
• 需要亞 100ms 延遲，無法承受檢索開銷
• 知識內容穩定，不會頻繁變化
• 擁有超過 1,000 條高質量標註樣本

什麼時候選擇 RAG

• 知識庫每週或更頻繁地更新
• 需要引用來源和溯源
• 每次知識更新都重新微調成本太高
• 文件量超出上下文視窗限制

混合方案

大多數生產系統兩者都用。用微調調整行為，用 RAG 提供事實依據。一個經過微調、同時能檢索當前資料的模型，在企業知識工作中往往優於單獨使用任何一種方法。

成本現實

GPT-4o 的微調費用約為 25-100 美元（取決於資料集大小）。生產級 RAG 流程每次查詢成本約為 0.002-0.01 美元（含嵌入和檢索）。對於高併發工作負載，RAG 的單位經濟效益通常更優。