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RAG 和微调怎么选：一张决策清单

想让模型"懂"自己的业务资料，两条主流路线：检索增强（RAG）和微调（Fine-tuning）。 对比下来，两者解决的根本不是同一类问题：

	RAG	微调
解决的问题	模型"不知道"某些事实	模型"不会做"某种风格/格式的任务
数据更新	改知识库即可，分钟级生效	要重新训练，小时到天级
成本门槛	低（向量库 + 检索）	高（标注数据 + 训练算力）
可追溯性	能给出引用来源	黑盒，无法溯源

我的决策清单

• 缺的是知识（文档、FAQ、规章制度）→ 先 RAG
• 缺的是行为（固定输出格式、特定口吻、领域术语习惯）→ 考虑微调
• 知识经常变 → 只能 RAG，微调追不上更新
• 预算有限、要先验证价值 → RAG 起步，不够再叠加微调

实践中两者经常组合：微调定风格和结构，RAG 供事实。但第一版系统我总会先用 RAG 把链路跑通。