李在田1. 大模型技术全景解析：提示工程、RAG与微调的核心差异
在构建AI应用时，我们主要面临三种技术选择：提示工程（Prompt Engineering）、检索增强生成（RAG）和模型微调（Fine-tuning）。这三种方法各有优劣，适用于不同场景。
1.1 技术定义与核心原理
提示工程是通过精心设计输入提示（prompt）来引导大模型生成预期输出的技术。它的核心在于利用模型的上下文学习能力，不需要修改模型参数。典型应用场景包括：
- 简单问答系统
- 内容生成（如文章写作、代码补全）
- 数据格式转换
**RAG（检索增强生成）**结合了信息检索和文本生成两个环节。系统会先从外部知识库中检索相关文档，然后将这些文档作为上下文提供给大模型，最终生成答案。其优势在于：
- 知识可更新（只需更新向量数据库）
- 答案可追溯来源
- 适合处理专业领域知识
模型微调是通过在特定领域数据上继续训练预训练模型，使其适应特定任务的过程。微调后的模型会"记住"这些知识，适合：
- 需要改变模型行为风格的场景
- 领域术语复杂的专业场景
- 对推理速度要求高的应用
1.2 技术选型决策树
选择哪种技术取决于四个关键因素：
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知识更新频率：
- 高频更新（如新闻、股价）：RAG
- 低频更新（如法律条文）：微调
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数据规模：
- 小规模数据（<10万条）：RAG
- 大规模数据：微调
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预算限制：
- 有限预算：提示工程或RAG
- 充足预算：微调
-
性能需求：
- 需要精确引用来源：RAG
- 需要特定输出格式：微调
实际项目中，这三种技术经常组合使用。例如：
- RAG + 微调：微调模型使其更擅长利用检索结果
- RAG + 提示工程：优化检索后的提示模板
- 微调 + 提示工程：针对微调后的模型设计专用提示
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2. RAG系统深度构建指南
2.1 文档处理与分块策略
文档分块(Chunking)是RAG系统的关键环节，直接影响检索效果。常见的分块策略包括：
- 固定大小分块：
- 方法：按固定token数（如512）分割文本
- 优点：实现简单，存储效率高
- 缺点：可能切断