你是否曾经面临这样的困境：部门刚刚决定采用大语言模型解决业务痛点，但技术团队却陷入了"到底该用RAG还是微调"的激烈争论中？
一边是成本控制派，坚持RAG轻量级方案；另一边是性能至上派，认为只有微调才能满足业务需求。
让我们跳出技术视角，用真实业务场景来理解这两种方案。
RAG与微调：各有所长的AI增强方案
小张负责公司客服系统升级，他思考着如何让AI客服能回答"今年的产品退换货政策是什么"这类问题。他面临两个选择：
给AI装个"实时查询系统"，每次有人提问，AI就去企业知识库查最新政策（RAG）。
或者定期对AI进行"集中培训"，让它记住所有政策内容（微调）。
这两种选择，就是当下企业AI落地的两条主要技术路径。
RAG像是给AI配了个实时搜索引擎。当你问它"最新产品退货政策"，它先查询企业知识库找到相关文档，再结合自身能力生成回答。这种方式灵活度高，企业只需维护好知识库，不用改动AI本身。
微调则像是定期"补课"。企业收集大量业务数据，反复"教导"AI，直到它牢记专业知识。这样每次回答都是从"记忆"中直接调用，无需查询，速度更快。
你可能会问：既然微调让AI直接记住了知识，性能更好，为什么不都用微调？
关键在于成本和灵活性。
小王的法律咨询AI就很适合微调，因为法律条文相对稳定；而小李的电商平台价格查询系统用RAG更合适，因为商品价格每天都在变。
实战选择：企业需求决定技术路径
了解了基本原理，我们来看几个真实场景，帮助你做出选择：
金融风控场景：某银行构建风控AI系统，需要快速识别可疑交易。由于风险模型相对稳定，且对反应速度要求极高，微调成为首选。银行投入200万训练成本，但系统上线后，处理时间从3秒降至0.5秒，大幅提升客户体验。
医疗知识问答：一家医院需要帮助医生快速获取最新研究成果。医学研究日新月异，且内容极其专业。医院选择了RAG方案，将各大医学期刊数据接入知识库，医生提问时AI能实时检索最新研究，投入仅50万就实现了良好效果。
电商助手：电商平台需要AI回答"这款手机支持5G吗"类问题。商品信息变化快，且数量庞大，完全微调成本高昂。平台采用RAG方案，每天自动更新商品知识库，不仅节省80%成本，还保证了信息时效性。
这些案例启示我们：没有放之四海而皆准的最佳方案，关键是找到适合自身业务需求的解决方案。
突破思维局限：RAG+微调组合拳
随着技术发展，越来越多企业开始采用"RAG+微调"的混合方案。微调解决专业性问题，RAG处理实时变化的信息。
一家法律科技公司的做法值得借鉴：他们先对基础模型进行微调，让AI掌握法律专业能力；同时搭建RAG系统，实时检索最新法规和判例。这种组合策略使其AI助手既有专业深度，又能保持知识更新，客户满意度提升37%。
选择RAG还是微调，核心是理解自身业务需求。如果你的知识频繁变化，预算有限，RAG是理想选择；如果追求极致性能，内容相对稳定，微调更为合适。对于大多数企业来说，从RAG起步，逐步探索混合方案，往往是最务实的落地路径。
在AI技术日新月异的今天，少一些技术偏执，多一些业务思考，才能真正让AI为业务创造价值。
