RAG vs 微调：两种AI定制方案怎么选

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RAG vs 微调：两种AI定制方案怎么选

🩺 摘要

想让AI懂你的业务数据，有两条路：RAG和微调。到底选哪个？很多人搞混了。

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核心区别

RAG（检索增强生成）：AI 从你的文档库里搜答案，不改变模型参数。微调：改变模型参数，让模型学会你的领域知识。

代码示例：RAG vs 微调

RAG 实现（约30行代码）

from langchain_community.vectorstores import Chroma
from langchain_community.embeddings import HuggingFaceEmbeddings

# 1. 加载文档
docs = ["退货政策是30天内免费退货", "满200元包邮，不满200收10元运费"]

# 2. 向量化
embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="BAAI/bge-small-zh-v1.5")
vectorstore = Chroma.from_texts(docs, embeddings)

# 3. 检索 + 回答
query = "退货政策是什么？"
results = vectorstore.similarity_search(query, k=2)
context = "\n".join([r.page_content for r in results])
prompt = f"基于以下文档回答：\n{context}\n问题：{query}"

微调（需要 GPU）

git clone https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git
cd LLaMA-Factory

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python src/train.py \
  --model_name_or_path Qwen/Qwen2.5-7B \
  --dataset train_data.json \
  --output_dir ./qwen-finetuned \
  --num_train_epochs 3 \
  --per_device_train_batch_size 1 \
  --learning_rate 2e-4

对比数据

维度 RAG 微调
实现难度 低（1天） 高（1-2周）
知识更新 换文档，即时生效 重新训练，耗时数小时
幻觉控制 低（引用原文） 中（可能记错）
推理成本 低 + 检索开销 同模型推理成本
GPU需求 不需要 至少12GB显存

最佳实践

先用RAG做起来，效果不够再加微调。 80%的场景RAG就够用，只有需要模型掌握深度领域知识（如医疗诊断）时才需要微调。推荐路线：RAG → Hybrid（RAG + 微调）→ 纯微调。