RAG 是資料檢索 + 文字產生。企業的結構化資料和非結構化資料儲存在向量資料庫中。當搜尋相關內容時，會找到相關摘要和內容以形成上下文，並結合 LLM/SLM 的文字完成能力來產生內容。
微調是基於某個模型的改進。它不需要從模型算法開始，但需要不斷積累數據。如果你想在行業應用中獲得更精確的術語和語言表達，微調是你的更好選擇。但如果你的數據經常變化，微調可能會變得複雜。
如果我們的答案需要引入外部資料，RAG 是最佳選擇
如果你需要輸出穩定且精確的行業知識，微調將是一個不錯的選擇。RAG 優先拉取相關內容，但可能無法始終掌握專業細微差別。
微調需要高品質的數據集，如果只是小範圍的數據，效果不會有太大差別。RAG 更靈活 微調是一個黑盒子，一種玄學，很難理解內部機制。但 RAG 可以更容易找到數據來源，從而有效調整幻覺或內容錯誤，並提供更好的透明度。