RAG 是数据检索+文本生成。企业的结构化数据和非结构化数据存储在向量数据库中。在搜索相关内容时，找到相关摘要和内容形成上下文，并结合LLM/SLM的文本补全能力生成内容。
微调是基于某个模型的改进。它不需要从模型算法开始，但需要不断积累数据。如果您希望在行业应用中获得更精确的术语和语言表达，微调是您更好的选择。但是，如果您的数据经常变化，微调可能变得复杂。
如果我们的答案需要引入外部数据，RAG是最佳选择。
如果需要输出稳定且精确的行业知识，微调将是一个好选择。RAG优先拉取相关内容，但可能并非总能把握专业细微差别。
微调需要高质量的数据集，如果仅涉及少量数据，效果可能不会有太大差异。RAG更具灵活性。微调是一个黑盒子、玄学，很难理解其内部机制。但是，RAG可以更容易地找到数据来源，从而有效调整幻觉或内容错误，提供更好的透明度。