如何在你的业务中选择RAG和Fine tuning?

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1 什么是RAG和Fine tuning?

RAG 即检索增强生成，它就像给 LLM 配备了一个巨大的外部知识库。当用户提出问题时，RAG 系统首先从知识库中检索相关的信息，然后将这些信息与用户的问题一起输入 LLM。LLM 利用检索到的信息来生成更准确、更相关的回答。RAG 的优势在于能够让 LLM 利用最新的信息，以及特定领域的信息。例如，如果我想知道某家公司的最新财报数据，传统的 LLM 可能无法提供准确的答案，因为它的知识可能过时了。但通过 RAG，LLM 可以从最新的财报文档中检索信息，并生成准确的回答。

Fine-tuning即微调技术，它则是一种更直接的方法，它通过使用特定的数据集来训练 LLM，让它更好地完成特定的任务。例如，我们可以使用医学领域的文本数据来 fine-tune 一个 LLM，让它更擅长处理医学相关的任务，如疾病诊断、药物推荐等。实际上是在用特定的数据重新训练神经网络的某些部分，从而永久地改变它的思考和反应方式。Fine-tuning 的优势在于能够提高 LLM 在特定领域的表现。与从头开始训练一个模型相比，Fine-tuning 更加高效、经济。

2 RAG和Fine tuning的区别所在

2.1 处理速度

微调技术通过牺牲部分内存占用，实现了更快的推理速度，从而在响应时间上更具优势。相比之下，RAG系统由于需要在生成答案之前执行一个检索步骤，不可避免地会引入额外的延迟，导致整体响应时间变长。一般情况下的响应时间如下：

微调模型：50-200 毫秒

RAG 系统：200-800 毫秒（包含检索）

因此，对于实时聊天或高流量 API 等需要快速响应的应用，微调通常在速度上更具优势。这些应用场景对延迟非常敏感，即使是细微的延迟也会影响用户体验，所以微调带来的速度优势至关重要。

2.2 准确性

对于准确率而言，微调技术展现出了显著的优势，它能够有效地提升各种不同受欢迎程度实体的表现，并且这种提升在实体两端表现得尤为突出。相比之下，微调在准确率上的表现也要优于其他各种方法。不过，总体而言，在追求更高准确率的场景下，微调可能是一种更具合理的选择。

微调适用于：

需要一致的领域特定语言和术语

用例模式清晰、稳定

对特定任务的准确性要求极高

RAG 更适用于：

信息频繁更新

需要引用来源

需要整合跨领域知识

2.3 成本

微调 (Fine-tuning) 的成本：

前期成本较高：

数据准备： 需要准备高质量、与特定任务相关的数据集。数据收集、清洗、标注都需要花费时间和精力，可能需要人工介入，成本较高。
计算资源： 微调通常需要大量的计算资源 (GPU 或 TPU)。训练大型模型需要强大的硬件支持，以及相当长的训练时间，这导致成本的增加。
模型选择和实验存储： 可能需要尝试不同的预训练模型和微调策略，以找到最适合特定任务的模型。这个过程需要时间和计算资源。

后期成本较低：

推理成本： 微调后的模型通常可以快速进行推理，推理成本相对较低。
维护成本： 模型一旦训练完成，维护成本相对较低，主要在于定期评估模型性能，并在必要时进行重新训练。

RAG (检索增强生成) 的成本：

前期成本较低：

数据准备： RAG 可以利用现有的知识库或文档，无需进行大量的标注工作。数据准备成本主要在于构建和维护知识库，例如建立向量索引。
计算资源： RAG 对计算资源的要求相对较低，只需要足够的资源来运行检索和生成模型即可。

后期成本较高：

检索成本： 每次查询都需要进行检索，检索过程会占用计算资源，并可能产生一定的延迟。当并发请求量较大时，检索成本会显著增加。
知识库维护： 知识库需要定期更新和维护，以保证信息的准确性和时效性。知识库的维护包括数据更新、索引重建、错误修复等，需要持续投入资源。
存储成本： 需要存储知识库，尤其是当知识库规模较大时，存储成本会增加。

3 所以，如何进行最终的选择？

特性	微调 (Fine-tuning)	RAG (检索增强生成)
数据准备	需要高质量、任务相关的数据集，可能需要大量标注。	可以利用现有知识库，数据准备成本较低。
计算资源	训练成本高，需要 GPU/TPU。	训练成本较低，推理时需要计算资源进行检索。
推理速度	快。	较慢，因为需要检索。
知识更新	需要重新训练模型。	可以通过更新知识库实现，无需重新训练模型。
适用场景	任务相对固定，数据量充足，对推理速度要求高。	信息经常变化，需要整合多种来源信息，对数据时效性要求高。
成本结构	前期投入高（数据、计算资源），后期运营成本低。	前期投入低，后期运营成本高（检索、知识库维护）。

决策问题	RAG	微调 (Fine-tuning)
知识更新频率	数据每日/每周更新；需要结合突发新闻或实时事件；法规遵从需要最新信息。	领域知识相对稳定；使用很少改变的专业术语；历史模式比当前事件更重要。
规模	大量、多样化的查询；多租户应用程序；探索性人工智能项目。	持续、高频的特定任务；大规模单域应用程序；推理速度至关重要。
控制权	透明度 (可追溯影响响应的文件)；易于调试和调整；来源归属。	完全控制模型行为；一致的响应模式；无外部依赖。
风险承受能力	检索失败可能破坏系统；质量取决于知识基础；可能注入不相关的上下文。	模型随时间漂移；修复错误成本高昂；灾难性遗忘的可能性。