大模型不是“全能选手”：你该何时用 RAG，何时用 Fine-tune？

✅ 一、RAG 与 Fine-tune 的区别？什么时候用？

📌 1. 本质区别：

维度	RAG（Retrieval-Augmented Generation）	Fine-tune（微调）
方式	外接知识库：检索 → 拼接 → 生成	内化知识：更新模型权重
成本	相对较低，只用搭配向量库	高：需要标注数据、训练成本、算力
灵活性	非常灵活，知识更新快	更新慢，需重新训练
上限	依赖原模型能力 + prompt设计	可突破原模型限制，但受数据质量约束

📌 2. 什么时候用？

• 用RAG的情况：

  • 知识经常更新（如公司制度、FAQ、新闻）
  • 没有太多标注数据，但有大量“文档”
  • 希望上线快，开发快，成本低

• 用Fine-tune的情况：

  • 模型需要理解某些“复杂格式”、“特定语言风格”
  • 想要“结构化输出”、“风格一致性”
  • 数据明确、任务明确，且愿意承担训练成本（如问诊、代码生成等）

👉 推荐组合使用：

RAG 提供“新鲜知识”，Fine-tune 固定“任务格式和表达风格”，两者配合才是 LLM 实战王道。

---

✅ 二、向量检索如何加速？怎么选向量数据库？

📌 向量检索优化路径：

1. 减少向量规模

   • 文档切 chunk 时做摘要（chunk summarization）
   • 只入库“有价值”的语义块（过滤空话、重复）

2. 向量压缩

   • 用 PCA、Product Quantization 降维或量化
   • 或者用 dense + sparse 混合检索（如 hybrid search）

3. 提高索引结构效率

   • 使用高效 ANN 索引：HNSW, IVF, Faiss, ScaNN

4. 缓存机制

   • 热问缓存（Redis / Memcached）
   • Query embedding 缓存

---

📌 向量数据库选择建议：

产品	优点	适用场景
FAISS	免费、快、本地部署	小中型项目，实验、原型
Milvus	高可用、支持分布式	中大型项目，需要服务化
Weaviate	自带 RESTful API + 支持多模态	需要快速接入API，支持图片等
Pinecone	云服务、无需管理	快速上线、无需运维的SaaS场景
Qdrant	Rust编写，速度快，向量+payload强	灵活检索+复杂过滤

👉 选择建议：

• 如果你在搞自己的平台（比如你之前做的 DataOps 平台），推荐用 Milvus + Faiss 混合搭建；
• SaaS工具快上，选 Pinecone / Weaviate；
• 本地调试快，先用 Faiss；

---

✅ 三、RAG 中 prompt 如何构建才能信息利用最大化？

构建 RAG prompt 的核心目标是：

“让模型充分理解上下文知识，精准回答，不发散”

📌 最佳实践：

1. 系统提示提前引导（System Prompt）：

   你是某某公司的专家顾问，只根据提供的上下文回答问题，不要发挥。

2. 使用结构化模板，统一格式：

   【背景知识】
   {retrieved_context}
   
   【用户提问】
   {user_question}
   
   【回答要求】
   - 严格基于背景知识；
   - 如果找不到答案，请说“根据资料未能找到”；

3. 利用 Chunk Ranking 提前排序内容

   • 基于相似度 + 权重分数选前K个 chunk 拼接
   • 避免信息“挤爆上下文”

4. 动态压缩 chunk

   • 每个 chunk 最好 300~500 tokens 左右（别太短/太长）

5. 考虑“融合总结型 Prompt”

   • 如果检索出多个 chunk，用 prompt 先合成摘要，再回答问题。

---

✅ 四、Agent 会不会无限调用工具？怎么限制循环？

📌 默认是会“发疯乱调用”的，如果你不设限制！

✅ 限制方式：

1. 限制最大调用次数 / 最大步数

   • Langchain/AutoGen/Transformers Agents 都支持：

     max_iterations = 5

2. 加入“反思节点”

   • 在每轮后问模型：

     当前任务是否已经完成？是否需要继续？

3. 中间状态追踪 + 记忆机制

   • 记录每一步的输出，防止 Agent“重复调用相同函数”

4. 加惩罚机制（ReAct 风格）

   • 模型若调用无效工具，在 prompt 中惩罚这类行为

5. 手动/自动注入人类监督（Human-in-the-loop）

   • 高风险任务中间加确认点

---

🧠 总结一句话：

📌 RAG 快速上线，Fine-tune 精细打磨；向量检索是效率核心，Prompt 设计决定信息利用率；Agent 要有“边界意识”，否则容易无限循环。