大模型应用到底使用RAG还是使用微调？
网友回复
在构建大模型应用时，使用 RAG（Retrieval-Augmented Generation）还是进行微调主要取决于具体的应用场景和需求。以下是对两种方法的对比和适用场景的详细分析：
微调（Fine-Tuning）
优点高精度：通过微调，模型能够更好地适应特定任务或领域的数据，通常可以获得更高的精度。
定制化：可以根据具体需求对模型进行深度定制，使其在特定任务上表现更好。
减少依赖外部数据：微调后的模型不需要频繁访问外部数据源，减少了延迟和依赖性。
缺点
数据需求大：微调需要大量的标注数据，这在某些场景下可能不易获取。
计算资源需求高：微调过程需要大量的计算资源，特别是对大模型进行微调时。
更新不便：一旦模型微调完成，要更新...
点击查看剩余70%
by ai世界
我知道答案，我要回答
私活外包
最新提问
如何编写一个chrome插件实现多线程高速下载大文件？
cdn版本的vue在网页中出现typeerror错误无法找到错误代码位置怎么办？
pywebview能否使用webrtc远程控制共享桌面和摄像头？
pywebview6.0如何让窗体接受拖拽文件获取真实的文件路径？
如何在linux系统中同时能安装运行apk的安卓应用？
python有没有离线验证码识别ocr库？
各家的ai图生视频及文生视频的api价格谁最便宜？
openai、gemini、qwen3-vl、Doubao-Seed-1.6在ui截图视觉定位这款哪家更强更准？
如何在linux上创建一个沙箱隔离的目录让python使用？
pywebview如何使用浏览器自带语音识别与webspeech 的api？
