上周在一个技术交流会上，听到两位技术总监争得面红耳赤。一位坚持说RAG就够了，简单高效还省钱；另一位则认为不微调根本做不出专业应用。
这场争论让我想起很多企业在落地AI项目时的迷茫：到底该选哪条路？ 其实这个问题本身就暴露了一个认知误区。
RAG和微调从来不是二选一的单选题，而是要看你想解决什么问题。就像医生开药，头疼和胃疼用的方子能一样吗？
先搞清楚它们到底在干什么
有个做金融科技的朋友跟我抱怨，他们公司花了大价钱微调了一个模型，结果每次监管政策更新，就得重新训练一遍。
两个月后他们改用RAG方案，新政策直接扔进知识库，第二天就能用。
这个案例很典型。RAG的工作原理说白了就是给模型配了个外挂搜索引擎。用户问问题时，系统先去向量数据库里找相关文档，然后把找到的内容和问题一起给模型，让它基于这些材料回答。整个过程模型本身一个参数都没变。
这种方式最大的优势是灵活。
我见过一家电商公司，产品库每天更新几百个SKU，用RAG做的客服系统，新品上架五分钟后就能准确回答用户咨询。换成微调的话，这种频率根本扛不住。
再说微调。它是真的在改造模型的内在能力。通过大量标注数据训练，让模型把特定领域的知识和思维方式刻进参数里。这就像是让一个人真正学会一门手艺，而不是拿着说明书照着做。
我认识一位做医疗AI的架构师，他们给诊断助手做微调时，不只是灌医学知识，更重要的是训练模型学会医生的临床思维。
比如看到某几个症状组合，会自动往特定方向追问，这种推理模式是RAG做不到的。
成本上也有意思。RAG前期投入小，搭个系统可能一周就能跑起来。但它是个长期消耗品，每次查询都要调用检索和生成，访问量大了账单也不少。
微调恰好相反，前期需要GPU资源和数据标注的重投入，但训练完成后推理成本相对固定。有家做ToB产品的公司算过账，用户量超过五万后，微调方案反而更经济。
场景才是决定技术的关键
前段时间帮一家制造企业做技术选型咨询。
他们有两个需求：一是建立设备维修知识库，二是优化生产调度算法建议。
我直接建议第一个用RAG，第二个必须微调。
为什么？
维修知识库的特点是内容多、更新快、需要溯源。老师傅的维修笔记、设备厂商的最新手册、历史故障案例，这些资料每周都在增加。用RAG的话，技术人员上传文档后立刻就能被检索到。而且系统可以明确告诉维修工，这个方案来自哪份文档的第几页，增强可信度。
但生产调度就不一样了。它需要的不是查资料，而是理解生产线的复杂约束，学会平衡效率、成本、交期的权衡逻辑。这种深层次的业务理解，必须通过微调把历史调度数据的规律固化到模型里。
RAG只能告诉你文档里写了什么，微调才能让模型真正学会怎么做决策。
法律行业也有类似的分化。
智能检索用RAG没问题，输入案情关键词，系统从海量判例库里找出相关案件。但如果要做诉讼策略建议，就得微调。因为优秀律师的价值不在于记住多少法条，而在于理解案件的细微差别，预判法官的思路，这需要模型具备真正的专业判断力。
代码生成领域更明显。GitHub Copilot早期版本主要靠预训练模型，效果一般。后来针对各种编程语言和框架做了大量微调，生成代码的质量才有了质的飞跃。它学会了不同语言的惯用写法，理解了项目结构的最佳实践。这种能力是通过RAG检索代码片段拼凑不出来的。
我观察到一个趋势：很多成熟团队在走混合路线。
先微调一个具备领域基础能力的模型，再用RAG补充实时知识。有家做智能投顾的公司就是这么干的，用微调让模型学会金融分析的基本功，用RAG接入最新的市场资讯和研报。两者配合，既专业又及时。
落地时的真实挑战
理论说得再漂亮，落地时总会遇到各种坑。
一位做过多个项目的技术负责人跟我分享了他的踩坑经历:
RAG最大的问题是召回质量。
他们做企业知识库时发现，同一个问题换个问法，检索出来的文档可能完全不同。
后来花了大力气优化向量模型和切片策略，才把准确率提上去。
还有个容易忽视的点是知识库的维护成本，文档格式五花八门，清洗和结构化处理比想象中麻烦。
微调的坑更隐蔽。
数据质量直接决定效果，但高质量标注数据往往非常稀缺。
他们给客服机器人做微调时，发现真正有价值的对话案例可能只占总量的百分之十。而且微调容易过拟合，在训练集上表现完美，一到真实场景就翻车。需要反复调整数据配比和训练策略。
还有个现实问题是团队能力。
RAG对工程能力要求高，需要搞定向量数据库、检索优化、Prompt工程这一套。微调则需要懂算法调优、数据工程、模型评估的人。很多中小企业其实两方面的人才都缺，这时候可能先用商业化的RAG方案起步更靠谱。
结语
回到开头那个争论。两位技术总监其实都没错，只是站在各自业务场景的角度得出了不同结论。
RAG的灵活性和微调的专业性，本质上服务于不同层次的需求。
如果你的核心痛点是知识频繁更新、需要溯源、预算有限，RAG是更合理的选择。如果你要打造深度行业能力、追求极致性能、用户量足够支撑成本，微调值得投入。
更多时候，聪明的做法是混合使用，让两种技术各自发挥所长。
技术选型没有银弹。重要的是搞清楚业务本质需求，评估团队能力边界，算清楚长期账本。那些真正把AI用起来的企业，都是在这些务实维度上做对了决策。工具再好，用错了场景也是浪费。
用对了，才能真正释放价值。
