RAG vs 微调 vs 提示工程：您需要知道的一切

检索增强生成 (RAG)、微调（fine-tunning）和提示词工程（prompt engineering）是针对特定业务用例训练人工智能模型的三种最流行的方法。

每种方法都具有独特的优势，选择正确的方法或方法组合会对AI应用的成功产生重大影响。

本文将对每种方法进行分析，研究它们的优势、局限性和理想用例。 我们将探讨何时使用每种方法、如何有效实施这些方法，以及 InterSystems IRIS 如何支持您选择的策略。

无论您是刚刚开始增强AI，还是希望优化现有应用程序，本指南都将帮助您就AI实施方法做出明智的决策。

每种方法在提高大型语言模型（LLM）性能方面都具有独特的优势：

1. 提示词工程（Prompt Engineering）：制定具体指导语言模型响应的基本方法
2. RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）：通过连接外部知识源增强 LLM 输出
3. 微调（Fine-tunning）：通过额外训练，针对特定任务调整预训练模型

这三种方法满足不同的需求，可以单独使用，也可以一起使用。 提示词工程（Prompt Engineering）提供了最快的实现路径，非常适合用于初始的AI项目和测试。

RAG（检索增强生成）通过将AI能的响应连接到经过验证的信息源来提高可靠性，这有助于防止生成不正确的输出，并确保回复内容保持最新。

微调（Fine-tuning）虽然需要更多的前期工作，但可以创建高度专业化的AI模型，这些模型在执行特定任务时能够保持一致的卓越性能。 许多成功的AI实施结合了多种方法——例如，使用 RAG 提供准确信息，同时利用微调来保持一致的响应格式。

提示词工程设计提供了最快的实施路径，使其成为初始AI项目的完美选择。

提示词工程所涉及的是为 LLM 生成所需的输出创建明确的指令。 它是有效AI交互的基础，需要仔细斟酌措辞和结构。

有效的提示工程有赖于几个重要组成部分的共同作用。

它的基础是明确的指令，告诉 LLM 你想要它做什么。 这些指示应具体明确，避免因指示含糊不清而导致的结果不一致。

背景设置为 LLM 提供了有关其作用和目的的背景信息。 例如，您可以明确规定，LLM应充当技术支持专家，具备数据库系统方面的专业知识，或者指出其应针对目标受众以特定的语气写作。

示例（Example）通常被称为 "少量学习"，它向 LLM 展示了良好的输出应该是什么样的。 通过提供 2~3 个高质量的问答示例，可以帮助模型理解其应遵循的模式。 当您需要特定格式或一致的回复样式时，这种方法尤为有效。

输出格式规范告诉 LLM 响应的具体结构。 这可能包括对 JSON 格式、特定标题或特定信息组织方式的要求。 清晰的格式指南可以确保LLM的输出能够被应用程序的其他部分轻松处理。

优势

• 实施简单：创建提示只需要基本的写作技巧和对LLM的了解。 任何人只需具备最低限度的技术背景，就可以开始制作提示语。
• 无需额外的基础设施：您只需拥有一个API密钥并能够访问大型语言模型（LLM）服务，就可以开始使用提示工程了。 无需数据库、服务器或复杂的技术设置。
• 快速修改和测试：对提示词的更改可以即时完成，并立即使用真实查询进行测试。 这种快速迭代可以快速改进AI应用程序的响应。
• 具有成本效益的起点：由于只需支付API的使用费，无需额外的基础设施成本，因此提示词工程为以最小的投资启动AI项目提供了一种实用的方法。

局限：

• 受限于上下文窗口大小：每个 LLM 一次能够处理的token最大值是有限的。 这意味着您不能在单个提示中包含大量信息或冗长的对话。
• 需要具备制作提示语的专业知识：虽然入门很容易，但制作持续有效的提示语需要练习，要深刻理解LLM如何理解指令。 措辞上的微小变化都会对结果产生重大影响。
• 可能产生不一致的结果：如果没有进行严格控制，同一提示可能每次都会产生不同的回答。 这种可变性会导致难以保持稳定的输出质量。
• 无法为模型添加新知识：模型只能利用原始训练数据中的信息。 任何新的事实或更新都必须包含在每次的提示词中，这对于需要大量最新或专业知识库的应用程序来说效率很低。

如果您对以下问题的回复为 "是"，则可选择 "提示词工程"：

1. 能否用提示词清楚地解释您的任务？
2. 常识是否能满足您的需求？
3. 您能接受不同的回答吗？
4. 您需要快速运行的解决方案吗？
5. 您的预算有限吗？

如果您对其中两个或更多问题的回答是 "否"，请考虑采用 RAG 或微调。

在下列情况中，提示词工程可能不是最佳选择：

• 您需要参考大量的具体信息，而这些信息是LLM没有接受过培训的。
• 您的应用程序需要完全一致的输出
• 您正在处理敏感或机密数据
• 您需要实时或当前最新信息
• 您的应用程序每小时将处理数千次请求
• 您需要进行复杂的多步骤推理，且准确度要高

RAG 将 LLM 的强大功能与实时数据访问相结合，非常适合需要最新信息的应用。

RAG 将 LLM 与外部数据源相结合，允许实时访问原始培训中未包含的信息。 这使得它在需要最新知识或专业知识的应用中特别有用。

任何 RAG 系统的核心都是其知识库，其中包含系统可以访问的所有信息。 该组件可存储贵组织的文件、文章、手册和其他基于文本的资源。 这些信息的质量和组织直接影响到系统回复的准确性。

向量数据库是 RAG 系统的智能搜索引擎。 与匹配精确单词的传统数据库不同，向量数据库能够理解文本背后的含义。 它们以数学格式存储信息，可以快速进行相似性搜索，即使措辞与原始查询不同，也能找到相关信息。

嵌入模型就像一个翻译器，将人类语言转换成计算机可以高效处理的格式。 它从存储的文档和传入的查询中获取文本，并将其转换为数字向量，以捕捉内容的含义。 这些向量使系统能够理解不同文本之间的关系和相似性，从而使语义搜索成为可能。

检索系统充当协调者的角色，管理信息如何在各个组件之间流动。 当收到一个问题时，该系统会通过嵌入模型对其进行处理， 搜索向量数据库，并确保检索到的数据是相关的，然后再将其传递给 LLM。

LLM 充当专家交流者的角色，同时接收用户的问题和检索到的相关信息。 它处理这些综合输入，生成自然、连贯的响应，并将检索到的知识纳入其中。 LLM不仅要确保根据检索信息做出的答复准确无误，还要确保答复结构合理、通俗易懂。

益处：

• 访问最新信息：您的 LLM 可以参考和使用知识库中的最新信息，因此非常适合需要最新数据（如产品详细信息或公司政策）的应用程序。
• 减少幻觉：通过以实际文件和数据为依据进行回答，RAG 大大降低了LLM编造错误信息的可能性。
• 可验证的回答：每个回答都可以追溯到知识库中的特定来源，从而更容易验证回答的准确性并与用户建立信任。
• 可扩展的知识库：当您添加新的文档和信息时，您的系统可根据您的需求进行扩展，而无需重新训练模型。

挑战：

• 更复杂的实施：建立 RAG 系统需要多个组件协同工作，因此在技术上比简单的提示工程更具挑战性。
• 额外的处理时间：每次查询都需要搜索和检索相关信息，增加了额外的步骤，与直接调用 LLM 相比，可能会增加响应时间。
• 数据管理开销：要使知识库与时俱进、格式正确、条理清晰，就需要不断努力，认真关注数据质量。

如果您对以下问题的回复为 "是"，则可选择 RAG：

1. 您是否需要参考特定文件或数据源？
2. 事实准确性对您的应用是否至关重要？
3. 您的知识库是否经常更新？
4. 您需要可核实的答复来源吗？
5. 您是否在处理特定领域或专有信息？
6. 您能投资建立适当的基础设施吗？

如果您对其中两个或更多问题的回答是 "否"，请考虑使用简单的提示工程或探索微调。

如果出现以下情况，RAG 可能不是您的最佳选择：

• 您的信息很容易纳入标准提示长度
• 您无法将资源用于维护知识库
• 您的用例要求即时响应，并尽量减少延迟
• 您缺乏安装和维护方面的技术资源
• 您的主要需求是格式一致，而不是信息准确
• 您的预算无法支持必要的基础设施
• 您需要无需访问数据库的离线功能

微调不是教授新知识，而是教授新行为。

微调是利用特定数据调整预训练模型的参数，以提高目标任务的性能。 这就创建了一个符合特定要求的更加专业化的模型。

微调是在现有AI模型能力的基础上进行的，类似于向熟练的专业人员传授新的专业技能。 这一过程从预先训练好的大型语言模型开始，这些模型已经理解语言并拥有广泛的知识。 这个基础模型就如同根基一般，就像通识教育为专业培训奠定基础一样。

实际的微调过程始于收集能够明确展示您希望模型学习内容的示例。 这些示例都是成对的：输入（您可能会向模型提出什么要求）和输出（您希望它如何回应）。 在这里，质量比数量更重要——几百个精心制作的示例往往比几千个平庸的示例效果更好。

当您开始微调时，模型会根据这些示例开始调整其内部连接。 它并非从头开始学习语言，而是学习你的特定模式和偏好。

这一过程采用了一种名为“低秩适应”（Low-Rank Adaptation，简称LoRA）的技术，该技术效率极高。 LoRA 不需要修改模型的所有参数（这就像重写一整本书），而是调整一小部分战略性的连接。 这种方法在节省时间和计算资源的同时，仍然能够取得出色的效果。

在训练过程中，模型会反复处理你提供的示例，逐渐提高其生成符合您期望的风格或格式的回复能力。 它会不断地进行自我测试——尝试预测针对您输入内容的正确输出，将其答案与您的示例进行比对，并根据出错的地方调整其方法。

这个过程需要仔细监控，以防止“过拟合”现象的发生——即模型过于专注于您的特定示例，从而失去了处理新的、略有不同情况的能力。 这就像确保一个学生学到的是一般性原则，而不仅仅是记住特定的答案。

一旦微调完成，您就会得到一个原始模型的专门化版本，它保留了其广泛的功能，但现在在您特定的任务上表现出色。 这种新模式在提示词中需要的详细说明较少，因为您想要的行为已经内置在其参数中。 然而，微调并不增加新的事实知识，它主要是教给模型新的行为模式、格式化或专门的反应方式。

如果您对以下问题的回复为 "是"，则可选择 "微调"：

1. 您需要高度一致的输出格式或风格吗？
2. 您是否正在处理大量类似请求？
3. 您能创建高质量的培训示例吗？
4. 您会长期使用该模型吗？
5. 您有机会获得机器学习方面的专业知识吗？
6. 缩短提示词长度和降低推理的成本是否重要？

如果您对其中两个或更多问题的回答是 "否"，请考虑使用提示词工程或 RAG。

如果出现以下情况，微调可能不是您的最佳选择：

• 您的使用场景经常变化或需要不断更新
• 您无法创建至少 50-100 个高质量的培训示例
• 您需要参考当前或实时信息
• 您的预算无法支持初始培训费用
• 您需要在几天内实施解决方案
• 您缺乏维护模型的技术资源（微调通常需要大量资源）
• 您的任务要求尚未明确
• 您需要透明、基于来源的回应

微调在以下情况下效果最佳：

• 创建一致的客户服务响应
• 生成标准化文件（报告、电子邮件、摘要）
• 将数据转换为特定格式
• 以特定的品牌声音或风格写作
• 处理大量类似请求
• 执行特定的业务规则或政策
• 降低重复性工作的运营成本

在快速工程、RAG 和微调之间做出选择并不一定是一个复杂的决定。 InterSystems IRIS 为您提供了灵活性，可以根据您的具体需求和目标，选择实施这些方法中的任意一种——或者将它们结合起来使用。

InterSystems IRIS 的独特之处在于，它在单一平台上全面支持这三种AI增强方法。 您无需将多个系统拼凑在一起，也无需担心复杂的集成问题。 无论您是从简单的提示词工程入手，还是构建复杂的RAG系统，InterSystems IRIS 都能为您提供所需的基础支持。

即刻试用 InterSystems IRIS，了解您的组织如何在理解并适应您不断变化的需求的平台支持下，有效地利用这些人工智能增强方法。