上周在一個技術交流會上，聽到兩位技術總監爭得面紅耳赤。一位堅持說RAG就夠了，簡單高效還省錢；另一位則認為不微調根本做不出專業應用。

這場爭論讓我想起很多企業在落地AI項目時的迷茫：到底該選哪條路？ 其實這個問題本身就暴露了一個認知誤區。

RAG和微調從來不是二選一的單選題，而是要看你想解決什么問題。就像醫生開藥，頭疼和胃疼用的方子能一樣嗎？

先搞清楚它們到底在干什么

有個做金融科技的朋友跟我抱怨，他們公司花了大價錢微調了一個模型，結果每次監管政策更新，就得重新訓練一遍。

兩個月后他們改用RAG方案，新政策直接扔進知識庫，第二天就能用。

這個案例很典型。RAG的工作原理說白了就是給模型配了個外掛搜索引擎。用戶問問題時，系統先去向量數據庫里找相關文檔，然后把找到的內容和問題一起給模型，讓它基于這些材料回答。整個過程模型本身一個參數都沒變。

這種方式最大的優勢是靈活。

我見過一家電商公司，產品庫每天更新幾百個SKU，用RAG做的客服系統，新品上架五分鐘后就能準確回答用戶咨詢。換成微調的話，這種頻率根本扛不住。

再說微調。它是真的在改造模型的內在能力。通過大量標注數據訓練，讓模型把特定領域的知識和思維方式刻進參數里。這就像是讓一個人真正學會一門手藝，而不是拿著說明書照著做。

我認識一位做醫療AI的架構師，他們給診斷助手做微調時，不只是灌醫學知識，更重要的是訓練模型學會醫生的臨床思維。

比如看到某幾個癥狀組合，會自動往特定方向追問，這種推理模式是RAG做不到的。

成本上也有意思。RAG前期投入小，搭個系統可能一周就能跑起來。但它是個長期消耗品，每次查詢都要調用檢索和生成，訪問量大了賬單也不少。

微調恰好相反，前期需要GPU資源和數據標注的重投入，但訓練完成后推理成本相對固定。有家做ToB產品的公司算過賬，用戶量超過五萬后，微調方案反而更經濟。

場景才是決定技術的關鍵

前段時間幫一家制造企業做技術選型咨詢。

他們有兩個需求：一是建立設備維修知識庫，二是優化生產調度算法建議。

我直接建議第一個用RAG，第二個必須微調。

為什么？

維修知識庫的特點是內容多、更新快、需要溯源。老師傅的維修筆記、設備廠商的最新手冊、歷史故障案例，這些資料每周都在增加。用RAG的話，技術人員上傳文檔后立刻就能被檢索到。而且系統可以明確告訴維修工，這個方案來自哪份文檔的第幾頁，增強可信度。

但生產調度就不一樣了。它需要的不是查資料，而是理解生產線的復雜約束，學會平衡效率、成本、交期的權衡邏輯。這種深層次的業務理解，必須通過微調把歷史調度數據的規律固化到模型里。

RAG只能告訴你文檔里寫了什么，微調才能讓模型真正學會怎么做決策。

法律行業也有類似的分化。

智能檢索用RAG沒問題，輸入案情關鍵詞，系統從海量判例庫里找出相關案件。但如果要做訴訟策略建議，就得微調。因為優秀律師的價值不在于記住多少法條，而在于理解案件的細微差別，預判法官的思路，這需要模型具備真正的專業判斷力。

代碼生成領域更明顯。GitHub Copilot早期版本主要靠預訓練模型，效果一般。后來針對各種編程語言和框架做了大量微調，生成代碼的質量才有了質的飛躍。它學會了不同語言的慣用寫法，理解了項目結構的最佳實踐。這種能力是通過RAG檢索代碼片段拼湊不出來的。

我觀察到一個趨勢：很多成熟團隊在走混合路線。

先微調一個具備領域基礎能力的模型，再用RAG補充實時知識。有家做智能投顧的公司就是這么干的，用微調讓模型學會金融分析的基本功，用RAG接入最新的市場資訊和研報。兩者配合，既專業又及時。

落地時的真實挑戰

理論說得再漂亮，落地時總會遇到各種坑。

一位做過多個項目的技術負責人跟我分享了他的踩坑經歷:

RAG最大的問題是召回質量。

他們做企業知識庫時發現，同一個問題換個問法，檢索出來的文檔可能完全不同。

后來花了大力氣優化向量模型和切片策略，才把準確率提上去。

還有個容易忽視的點是知識庫的維護成本，文檔格式五花八門，清洗和結構化處理比想象中麻煩。

微調的坑更隱蔽。

數據質量直接決定效果，但高質量標注數據往往非常稀缺。

他們給客服機器人做微調時，發現真正有價值的對話案例可能只占總量的百分之十。而且微調容易過擬合，在訓練集上表現完美，一到真實場景就翻車。需要反復調整數據配比和訓練策略。

還有個現實問題是團隊能力。

RAG對工程能力要求高，需要搞定向量數據庫、檢索優化、Prompt工程這一套。微調則需要懂算法調優、數據工程、模型評估的人。很多中小企業其實兩方面的人才都缺，這時候可能先用商業化的RAG方案起步更靠譜。

結語

回到開頭那個爭論。兩位技術總監其實都沒錯，只是站在各自業務場景的角度得出了不同結論。

RAG的靈活性和微調的專業性，本質上服務于不同層次的需求。

如果你的核心痛點是知識頻繁更新、需要溯源、預算有限，RAG是更合理的選擇。如果你要打造深度行業能力、追求極致性能、用戶量足夠支撐成本，微調值得投入。

更多時候，聰明的做法是混合使用，讓兩種技術各自發揮所長。

技術選型沒有銀彈。重要的是搞清楚業務本質需求，評估團隊能力邊界，算清楚長期賬本。那些真正把AI用起來的企業，都是在這些務實維度上做對了決策。工具再好，用錯了場景也是浪費。

用對了，才能真正釋放價值。