图解RAG和微调区别RAG和微调怎么选
想让大模型更懂业务，其实就两条路：RAG，或者Fine-tuning。
但这俩的区别是：
- RAG（检索增强生成）：模型在运行时连网，实时查资料，外部知识随用随取；
- Fine-tuning（微调）：把专业知识写进模型权重里，离线训练、一次到位。
两者的使用方式和侧重点也不同：
1. RAG是“外脑”，适合知识更新快、实时性强的场景，比如客服、问答系统、资料整合。
2. Fine-tuning是“内化”，适合高精准、标准化的任务，比如合同审阅、医学报告分析。
RAG不需要改模型权重，调试快、上线快；Fine-tuning则更繁琐，训练周期长，但适应度高。
背后的技术原理也不同——
在RAG流程里：
1. 用户发出一个query（问题）；
2. 检索模块从外部知识库里抓信息，这些知识库可以是PDF、数据库、代码、API、网页、文档；
3. 把找到的内容返回给大模型；
4. 大模型综合检索结果，再生成回答。
而Fine-tuning这边：
1. 先用大数据集预训练出一个基础模型；
2. 然后喂给它领域内的数据（比如数据库、专业文档），通过离线训练更新模型参数；
3. 最终生成一个专用版模型，后续回答不再依赖外部检索，直接靠“内功”输出。
选哪条路，就看你是更在意“最新信息”，还是“专业深度”。
