RAG vs 微调 vs Prompt Engineering：选择正确 AI 策略的终极指南

Source: Dev.to

TL;DR

• Prompt Engineering 通过快速且免费的方式改进模型的行为、结构和语气。
• 检索增强生成（RAG） 让模型能够访问你的真实文档，消除幻觉并提供事实性、最新的答案。
• 微调（Fine‑Tuning） 为模型灌输深度领域专长和一致行为，但需要更多数据、时间和基础设施。

对于大多数应用，Prompt Engineering + RAG 是最佳组合。只有在真正需要专家级专业化时才使用微调。最聪明的 AI 产品会将三者结合：行为、知识和专长协同工作。

为什么选择正确的策略很重要

如果你今天在构建一个 AI 驱动的产品，几乎总会面临一个十字路口：

1. 仅依赖 prompt engineering？
2. 加入 RAG 来检索外部知识？
3. 全面采用 fine‑tuning？

每个 AI 工程师最终都会遇到这一刻。你希望得到准确、上下文感知、可靠的输出，但选择正确的方法往往像是盲目猜测。Prompt engineering、RAG 和 fine‑tuning 并不是竞争关系——它们是互补的工具。不了解权衡就直接选一种，就像在不知道战场情况的情况下先挑武器。

在本指南中，你将了解：

• 为什么会出现这些技术。
• 每种技术解决了哪些问题（以及不能解决的）。
• 如何决定哪种方法最适合你的产品。
• 用通俗语言阐述的真实优势与局限。

阅读完后，你将清楚何时使用哪种方法，以构建更聪明、更可靠的 AI 系统。

核心问题：大语言模型（LLM）强大却无所不知

把 LLM 想象成你雇过的最聪明的实习生：自信满满、善于说得像是对的，却常常凭空捏造。它们是基于模式训练的，而不是你的私有数据或公司机密。这在需要事实准确性的应用中会导致真实问题。

常见局限

• 知识缺口 – 模型可以写诗、调试代码、解释量子物理，但在不产生幻觉的情况下概括公司内部政策却做不到。
• 无法访问私有来源 – 内部文档、数据库、客户工单、产品手册、隐藏在 Slack 中的 PDF 等。
• 信息过时 – LLM 的训练数据有截止时间（例如 2023 年）。如果询问上周刚发布的全新框架，它会凭空捏造一个。
• 上下文窗口受限 – 长对话会导致模型忘记早期细节。
• 行为不一致 – 同一个提示可能得到截然不同的答案。

正是这些弱点催生了 RAG、prompt engineering 和 fine‑tuning。

检索增强生成（RAG）

RAG 通过在推理时检索相关文档，为模型提供 记忆。

RAG 工作原理

1. 查询 → 从向量库或搜索索引中检索 top‑k 文档。
2. 组合 检索到的段落与原始提示。
3. 生成 使用 LLM 给出答案，此时答案已基于真实数据。

好处

• 降低幻觉 – 答案锚定在实际文档上。
• 保持知识最新 – 只需更新文档库，模型本身无需改动。
• 适用于任何 LLM – 无需重新训练或微调。

何时使用 RAG

• 需要从专有来源提供事实、最新的答案。
• 用例涉及大型知识库（FAQ、手册、政策文档）。
• 想要一种相对低成本、随数据规模可扩展的解决方案。

Prompt Engineering（提示工程）

Prompt engineering 通过提供明确指令、示例和约束来塑造模型行为。

核心技巧

• 结构化输入 – 使用标题、项目符号或 JSON 架构。
• Few‑shot 示例 – 展示期望的输出格式。
• 显式约束 – 指定语气、长度、风格或禁止的内容。
• Chain‑of‑thought 提示 – 要求模型一步步推理。

优势

• 最快、最便宜 – 无需训练或额外基础设施。
• 可迭代 – 立即修改提示并测试。
• 灵活 – 在不动模型的情况下调整输出。

理想场景

• 控制语气、格式或风格。
• 需要可预测、结构化的答案。
• 任务依赖通用知识（博客写作、代码片段、摘要）。
• 在构建完整流水线前进行原型验证。

局限

• 不能访问私有数据。
• 上下文窗口限制仍然存在。
• 幻觉仍可能出现。
• 复杂的领域特定逻辑仍然脆弱。

Fine‑Tuning（微调）

微调通过在精心策划的数据集上更新权重，让模型获得深度领域专长。

微调能提供的内容

• 一致的行为 跨不同提示保持稳定。
• 内嵌领域知识 – 模型“记住”你的专有信息。
• 专门能力 – 如法律推理、医学术语或品牌特定的语调。

权衡

何时选择微调

• 需要 专家级专业化，仅靠提示或检索无法实现。
• 应用要求 高可靠性 且在大量交互中保持 一致输出。
• 你拥有足够的标注数据和资源来支撑训练。

决策框架：哪种方法适合你的产品？

1. 先从 Prompt Engineering 开始 – 成本最低，能快速提升输出。
2. 如果需要事实依据，再加入 RAG，从私有文档中检索信息。
3. 仅在前两层仍不足以满足领域专长或一致性需求时，考虑微调。

快速检查表

综合运用

最强大的 AI 产品往往将三种技术结合使用：

1. Prompt Engineering – 定义所需行为和输出格式。
2. RAG – 为模型提供最新、真实的上下文。
3. Fine‑Tuning – 为可靠性注入深度领域知识。

可以把它们想象成层级：

• Prompt = 对勤奋助理的指令。
• RAG = 助理可以查阅的参考文件文件夹。
• Fine‑Tuning = 让助理成为你团队中的专家成员。

通过叠加这些工具，你可以把 LLM 从“创意混沌机器”转变为 可投入生产的智能体。

最后思考

• Prompt engineering 是最快、最便宜的第一步。
• RAG 通过真实数据根除幻觉。
• Fine‑tuning 在需要时提供深度、一致的专长。

根据你的产品需求、预算和时间表选择合适的组合。若使用得当，这些技术将帮助你构建不仅聪明而且可靠、事实准确、与业务目标高度对齐的 AI 系统。