微调聊天机器人 vs RAG 聊天机器人：实际该为客户构建什么

每个 AI 顾问和代理机构最终都会被问到同一个问题："我们应该微调模型还是用 RAG？"诚实的答案是：取决于问题，通常两者都需要。

核心决策框架

问题 1：失败模式是"风格/行为错误「还是」事实错误"？

• 风格/行为错误 → 微调
• 事实错误 → RAG

问题 2：知识是否频繁变化？

• 频繁变化 → RAG
• 知识稳定 → 微调可行

问题 3：客户有多少数据？

• 少于 200 个示例 → RAG 更容易起步
• 200+ 高质量示例 → 微调可行

问题 4：是否有数据主权要求？

两种技术都可通过本地部署实现。

决策矩阵

"两者都用"架构

用户查询
    ↓
[检索系统：从知识库拉取相关文档]
    ↓
[微调模型：处理查询 + 检索上下文，生成回复]
    ↓
回复

微调模型带来行为特征。检索系统带来当前、事实性的锚定。两者合作产生风格正确且事实准确的回复。

---

延伸阅读

• 微调 vs RAG
• 提示工程有上限。之后做什么。
• 7B vs GPT-4：哪种模型大小适合客户任务