2024年，大模型應用落地迎來全面提速。越來越多的企業在加大對大模型的投入，搶抓變革機遇，加速應用落地。大模型應用落地繞不開的兩個關鍵詞“RAG”和“微調”。那么什么是RAG？什么是大模型微調？大模型項目建設中RAG和微調如何選擇？快來看看大模型技術專家為您總結的評判經驗吧！
什么是RAG？什么是大模型微調？
RAG技術，是一種基于檢索增強的生成技術。它通過從大型外部數據庫中檢索與輸入問題相關的信息，來輔助大模型回答問題。簡單來說，RAG技術就像是一個擁有海量知識的“智能助手”，在回答用戶問題時，將實時檢索的相關知識提供給大模型，使大模型問答應用回答的更加準確、全面。
微調技術，利用預訓練模型的權重和特征，通過在新任務數據集上的訓練，對模型進行適應性和優化調整。這一技術的核心目的是使模型能夠適應新的、具體的任務或領域，而無需從頭開始訓練一個全新的模型。
RAG 和 微調
RAG和微調的本質差異在于是否對既有大模型進行改變。RAG沒有改變大模型，是在大模型原有的語義理解和推理能力的基礎上增加外部知識庫，擴展大模型的知識邊界，從而實現對用戶問題的精準回答。而微調是要基于現有大模型新獲取的特定領域知識或任務需求，進行針對性的訓練，微調過的大模型針對特定任務或領域展現出更高的性能與準確性，進而用于解答用戶問題，實現更精準的服務輸出。
大模型項目建設中RAG和微調如何選擇？
在選擇之前，首先我們要先搞清楚，RAG和微調，各自有什么特點？
RAG的特點如下：
?外部知識利用：RAG可以有效地利用外部知識庫，引用大量信息以提供更深入、準確且有價值的答案，提高生成文本的可靠性。
?數據更新時性：RAG具備檢索庫的更新機制，可以實現知識的即時更新，無需重新訓練模型，適用于要求及時性的應用。
?具有可解釋性：由于基于RAG的問答，答案直接來自檢索庫，其回復具有很強的可解釋性，用戶可以核實答案的準確性。
?減少訓練成本：RAG策略在數據上具有很強的可拓展性，可以通過更新知識庫實現模型的知識更新，無需重新訓練，更經濟實惠。
微調的特點如下：
?任務特定優化：微調通常是為特定任務進行優化，對于特定任務的完成效果好。
?通用性：微調具有較好的通用性，可以用于多種任務。
?知識學習：微調通過學習任務特定的數據生成答案，不依賴于外部知識庫。
?資源需求：微調可能需要大量的機器資源，包括GPU等硬件資源，且訓練過程耗時較長。
大模型應用項目實際工作中到底使用RAG還是微調？以下是在考慮不同因素時的選擇推薦。
RAG和微調如何選擇？
• 需要即時整合動態數據 ? RAG
• 需要模型能力定制 ? 微調
• 需要避免大模型回答的幻覺 ? RAG>微調
• 要求回復具有可解釋性 ? RAG
• 資源有限，成本有限制 ? RAG
• 依賴通用能力 ? RAG
• 應用場景要求低延遲 ? 微調
1、需要即時整合動態數據
在大模型應用場景中，若需即時整合動態數據（即業務領域內頻繁更新的信息），則RAG更有優勢。相較于微調策略，后者雖能優化模型性能，但面對數據頻繁更新時，需反復執行微調過程，不僅顯著增加了成本，還延長了響應時效。而采用RAG，則可靈活高效地吸納新近的動態數據至知識庫中，并在需要時迅速檢索，無縫對接至大模型，確保信息處理的時效性與精準度。
2、需要模型能力定制
當大模型應用場景中，當需賦予模型以特定領域或任務的專業能力時。如：以采用獨特口吻與用戶交流、或實現特定場景下的精準目標檢測等，這種能力是通用模型不具備的，這時就需要進行微調。微調預訓練模型，能夠在有限的數據和計算資源下，快速提高模型的泛化能力，解決個性化與專業化的問題。
3、需要避免大模型回答的幻覺
幻覺是指大模型在試圖回答或生成它沒有被明確訓練過的內容時，會產生不真實、錯誤或虛構的信息。通過RAG和微調都可以降低大模型的幻覺，但是從效果和效率等綜合考慮，RAG對解決幻覺問題是更優的選擇。
4、要求回復具有可解釋性
在涉及高度信任、透明度及法規合規性的應用場景中，如金融風控、診斷醫療、司法判決等場景，大模型需具備顯著的可解釋性能力。RAG相較于微調有明顯優勢。微調方法常被視作一種“黑盒”操作，其輸出答案的過程難以追溯。相反，RAG模式在提供答案的同時，能夠明確展示知識來源，有更強的解釋性，從而滿足了這些業務領域對模型透明度與過程可追蹤性的嚴格要求。
5、資源有限，成本有限制
從成本的角度考慮，若項目預算面臨嚴格限制，RAG無疑成為首選方案。因為RAG策略不需要訓練模型，而是聚焦于數據提取、數據存儲和檢索，并通過工程化方式把流程搭建起來，成本能夠有效控制。相比之下，微調雖然能夠提升模型適應性，但是其執行路徑更為復雜且資源密集。微調過程不僅需要收集數據、處理數據，還需要經歷多輪迭代調整，才能達到預期效果。此外，模型訓練對計算資源及人員技術要求都很高，進一步推高了實施成本。因此，從成本管理的視角出發，RAG策略以其低成本高效能的特性，在預算受限的情境下展現出顯著優勢。
6、依賴通用能力
當大模應用場景高度依賴于大模型通用能力，包括對話能力、理解能力、邏輯能力、規劃能力等，那這時RAG是首選。因為模型微調本質上是對模型參數和結構的細微調整，難以避免地會對模型原有綜合能力造成一定影響。而RAG策略則通過智能地集成與整合現有大模型的能力，以工程化的方式優化流程，確保了在利用大模型廣泛能力的同時，保持了其穩定性和一致性，規避了因模型調整可能引發的原有能力衰減風險。所以這種情況下優先選擇RAG。
7、應用場景要求低延遲
在處理對低延遲有嚴格要求的大模型應用場景，如：智能交通、遠程醫療、物聯網應用等，微調是首選。盡管RAG通過檢索與生成相結合的方式展現了強大的信息整合能力，但其內在流程包括復雜的向量檢索、文本拼接等步驟，在追求極致低延遲的場景中顯得相對耗時。這些處理環節雖然為模型提供了更廣泛的知識接入，卻也無形中增加了處理時延。因此，在嚴格限定低延遲要求的場景下，微調直接針對特定任務優化模型參數，能夠更有效地減少處理時間，確保數據處理的即時性與準確性。通過微調，模型能夠更迅速地適應特定應用需求，從而在保障系統高效運行的同時，滿足用戶對實時性的高標準期待。
總體而言，鑒于不同應用場景的復雜性與多樣性，所需考量的影響因素各有側重，進而策略不同。在決定是采納RAG或進行模型微調時，我們應深入剖析具體場景，全面審視上述七大判斷依據，以綜合性的視角來選擇最優策略。值得注意的是，某些特定場景下，為達到最佳效果，可融合RAG與模型微調策略，實現兩者優勢互補，從而制定出更合適的解決方案。
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