2024年，大模型应用落地迎来全面提速。越来越多的企业在加大对大模型的投入，抢抓变革机遇，加速应用落地。大模型应用落地绕不开的两个关键词“RAG”和“微调”。那么什么是RAG？什么是大模型微调？大模型项目建设中RAG和微调如何选择？快来看看大模型技术专家为您总结的评判经验吧！
什么是RAG？什么是大模型微调？
RAG技术，是一种基于检索增强的生成技术。它通过从大型外部数据库中检索与输入问题相关的信息，来辅助大模型回答问题。简单来说，RAG技术就像是一个拥有海量知识的“智能助手”，在回答用户问题时，将实时检索的相关知识提供给大模型，使大模型问答应用回答的更加准确、全面。
微调技术，利用预训练模型的权重和特征，通过在新任务数据集上的训练，对模型进行适应性和优化调整。这一技术的核心目的是使模型能够适应新的、具体的任务或领域，而无需从头开始训练一个全新的模型。
RAG和微调的本质差异在于是否对既有大模型进行改变。RAG没有改变大模型，是在大模型原有的语义理解和推理能力的基础上增加外部知识库，扩展大模型的知识边界，从而实现对用户问题的精准回答。而微调是要基于现有大模型新获取的特定领域知识或任务需求，进行针对性的训练，微调过的大模型针对特定任务或领域展现出更高的性能与准确性，进而用于解答用户问题，实现更精准的服务输出。
大模型项目建设中RAG和微调如何选择？
在选择之前，首先我们要先搞清楚，RAG和微调，各自有什么特点？
RAG的特点如下：
►外部知识利用：RAG可以有效地利用外部知识库，引用大量信息以提供更深入、准确且有价值的答案，提高生成文本的可靠性。
►数据更新时性：RAG具备检索库的更新机制，可以实现知识的即时更新，无需重新训练模型，适用于要求及时性的应用。
►具有可解释性：由于基于RAG的问答，答案直接来自检索库，其回复具有很强的可解释性，用户可以核实答案的准确性。
►减少训练成本：RAG策略在数据上具有很强的可拓展性，可以通过更新知识库实现模型的知识更新，无需重新训练，更经济实惠。
微调的特点如下：
►任务特定优化：微调通常是为特定任务进行优化，对于特定任务的完成效果好。
►通用性：微调具有较好的通用性，可以用于多种任务。
►知识学习：微调通过学习任务特定的数据生成答案，不依赖于外部知识库。
►资源需求：微调可能需要大量的机器资源，包括GPU等硬件资源，且训练过程耗时较长。
大模型应用项目实际工作中到底使用RAG还是微调？以下是在考虑不同因素时的选择推荐。
RAG和微调如何选择？
• 需要即时整合动态数据 ➜ RAG
• 需要模型能力定制 ➜ 微调
• 需要避免大模型回答的幻觉 ➜ RAG>微调
• 要求回复具有可解释性 ➜ RAG
• 资源有限，成本有限制 ➜ RAG
• 依赖通用能力 ➜ RAG
• 应用场景要求低延迟 ➜ 微调
1、需要即时整合动态数据
在大模型应用场景中，若需即时整合动态数据（即业务领域内频繁更新的信息），则RAG更有优势。相较于微调策略，后者虽能优化模型性能，但面对数据频繁更新时，需反复执行微调过程，不仅显著增加了成本，还延长了响应时效。而采用RAG，则可灵活高效地吸纳新近的动态数据至知识库中，并在需要时迅速检索，无缝对接至大模型，确保信息处理的时效性与精准度。
2、需要模型能力定制
当大模型应用场景中，当需赋予模型以特定领域或任务的专业能力时。如：以采用独特口吻与用户交流、或实现特定场景下的精准目标检测等，这种能力是通用模型不具备的，这时就需要进行微调。微调预训练模型，能够在有限的数据和计算资源下，快速提高模型的泛化能力，解决个性化与专业化的问题。
3、需要避免大模型回答的幻觉
幻觉是指大模型在试图回答或生成它没有被明确训练过的内容时，会产生不真实、错误或虚构的信息。通过RAG和微调都可以降低大模型的幻觉，但是从效果和效率等综合考虑，RAG对解决幻觉问题是更优的选择。
4、要求回复具有可解释性
在涉及高度信任、透明度及法规合规性的应用场景中，如金融风控、诊断医疗、司法判决等场景，大模型需具备显著的可解释性能力。RAG相较于微调有明显优势。微调方法常被视作一种“黑盒”操作，其输出答案的过程难以追溯。相反，RAG模式在提供答案的同时，能够明确展示知识来源，有更强的解释性，从而满足了这些业务领域对模型透明度与过程可追踪性的严格要求。
5、资源有限，成本有限制
从成本的角度考虑，若项目预算面临严格限制，RAG无疑成为首选方案。因为RAG策略不需要训练模型，而是聚焦于数据提取、数据存储和检索，并通过工程化方式把流程搭建起来，成本能够有效控制。相比之下，微调虽然能够提升模型适应性，但是其执行路径更为复杂且资源密集。微调过程不仅需要收集数据、处理数据，还需要经历多轮迭代调整，才能达到预期效果。此外，模型训练对计算资源及人员技术要求都很高，进一步推高了实施成本。因此，从成本管理的视角出发，RAG策略以其低成本高效能的特性，在预算受限的情境下展现出显著优势。
6、依赖通用能力
当大模应用场景高度依赖于大模型通用能力，包括对话能力、理解能力、逻辑能力、规划能力等，那这时RAG是首选。因为模型微调本质上是对模型参数和结构的细微调整，难以避免地会对模型原有综合能力造成一定影响。而RAG策略则通过智能地集成与整合现有大模型的能力，以工程化的方式优化流程，确保了在利用大模型广泛能力的同时，保持了其稳定性和一致性，规避了因模型调整可能引发的原有能力衰减风险。所以这种情况下优先选择RAG。
7、应用场景要求低延迟
在处理对低延迟有严格要求的大模型应用场景，如：智能交通、远程医疗、物联网应用等，微调是首选。尽管RAG通过检索与生成相结合的方式展现了强大的信息整合能力，但其内在流程包括复杂的向量检索、文本拼接等步骤，在追求极致低延迟的场景中显得相对耗时。这些处理环节虽然为模型提供了更广泛的知识接入，却也无形中增加了处理时延。因此，在严格限定低延迟要求的场景下，微调直接针对特定任务优化模型参数，能够更有效地减少处理时间，确保数据处理的即时性与准确性。通过微调，模型能够更迅速地适应特定应用需求，从而在保障系统高效运行的同时，满足用户对实时性的高标准期待。
总体而言，鉴于不同应用场景的复杂性与多样性，所需考量的影响因素各有侧重，进而策略不同。在决定是采纳RAG或进行模型微调时，我们应深入剖析具体场景，全面审视上述七大判断依据，以综合性的视角来选择最优策略。值得注意的是，某些特定场景下，为达到最佳效果，可融合RAG与模型微调策略，实现两者优势互补，从而制定出更合适的解决方案。
