news 2026/4/30 21:31:23

到底是选提示词工程还是RAG还是微调?

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张小明

前端开发工程师

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到底是选提示词工程还是RAG还是微调?

如果把大模型比作武林高手的内力根基,那训练集就是各个门派流传的武功秘籍。咱们用武侠的逻辑,通俗讲讲提示词工程(PE)、微调(Fine-tuning)和检索增强生成(RAG)这三个技术:

1. 提示词工程(PE)——顺势引导,用好本身的本事

就好比你遇上一位功底深厚的武林高手,他本身内力扎实、武学储备齐全,可你没办法直接改动他的内功底子。

你唯一能做的,就是用精准的话术去引导他出招,好比叮嘱他用太极剑法应战,或是使出降龙十八掌,让他根据当下场景,拿出最合适的本事应对。

这就特别考验指令的精准度,一旦描述模糊,高手很容易理解跑偏。就好比你只想让他以柔克刚,结果他错会意思,直接原地不动,发挥大打折扣。

2. 微调(Fine-tuning)——闭关苦修,练就专属绝活

简单来说,就是让这位武林高手闭门潜心修炼,专门钻研某一套全新的武功秘籍,类似苦练九阳真经这类独门功法。

经过长时间反复打磨练习,他的武学体系会慢慢改变,练就出专属特长。原本只是普通的少林僧人,苦修之后,就能熟练掌握独孤九剑这类独门武功。

这种方式能让模型在单一领域做到实力拉满,但短板也很明显,不仅耗时长、成本高,修炼定型之后,很难快速切换其他领域的能力。

3. 检索增强生成(RAG)——随身查阅典籍,灵活临场应对

可以理解成一位心思灵活的武者,自身没有固化的独门武学,但是随身带着一本完整的江湖武学典籍。

每次遇到不同的对手和场面,他都会先翻看典籍,找出适配的应对方法。碰上用剑的对手,就立刻查阅剑法克制的技巧,再结合查到的内容出招应对。

这种模式最大的优势,就是里面的知识内容可以随时更新调整。但不足之处也很直观,临场查资料会多花一些时间,要是典籍里的内容本身有偏差,也会导致使出的招式出错,给出错误结果。

总结

对比


最后

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