AI 对比
RAG vs Fine-Tuning
4
RAG
vs
2
Fine-Tuning
结论
多数场景选 RAG；仅当需要稳定风格或专业化行为时才采用微调。
详细对比
| 标准 | RAG | Fine-Tuning | 胜出 |
|---|---|---|---|
| 启动成本 | 低（API + 向量库） | 高（训练数据 + 算力） | RAG |
| 数据时效 | 实时更新 | 需重新训练 | RAG |
| 准确度（领域） | 高质量文档下良好 | 优秀（已内化） | Fine-Tuning |
| 幻觉控制 | 以文档为依据 | 仅风格迁移 | RAG |
| 维护 | 更新文档 | 周期性重训 | RAG |
| 每次查询成本 | 较高（检索 + 生成） | 较低（仅生成） | Fine-Tuning |