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RAG vs 模型微调

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RAG

RAG (Retrieval-Augmented Generation)，中文可以理解为检索增强生成，是一种通过从外部知识库检索信息来增强大型语言模型（LLM）能力的AI框架。


简单来说，传统的 LLM 是基于其训练数据来生成文本的，而 RAG 则在此基础上增加了一个步骤：当用户提出问题或指令时，RAG会先从外部的信息源（比如网页、数据库、文档等）中搜索相关的知识，然后将这些检索到的信息与用户的问题一起提供给 LLM，让 LLM 在生成答案时能够参考这些外部信息


RAG的主要步骤可以概括为：


  1. 检索 (Retrieval)： 接收用户的查询，并从外部知识库中找到与之相关的信息。这通常涉及到信息检索技术，例如关键词搜索、向量搜索等。
  2. 增强 (Augmentation)： 将检索到的相关信息与用户的原始查询结合起来，形成一个更丰富的输入（通常称为提示，Prompt），提供给 LLM。
  3. 生成 (Generation)： LLM 接收到增强后的输入，并基于这些信息生成最终的回答或文本。

使用RAG的好处包括：


  1. 获取最新的信息： LLM的训练数据通常是静态的，而RAG可以实时地从外部获取最新的信息，从而生成更准确、及时的回答。
  2. 减少“幻觉”： 通过引用外部的可靠信息来源，RAG可以降低LLM生成不真实或不相关信息的风险。
  3. 提高透明度： 在某些情况下，RAG可以提供生成答案所依据的外部信息来源，帮助用户验证答案的可靠性。
  4. 降低计算成本： 相比于重新训练整个LLM来使其掌握新知识，RAG的成本通常更低。
  5. 适应特定领域： RAG可以连接到特定的知识库，例如企业内部文档或专业领域的数据库，从而使LLM在这些特定领域内提供更专业的回答。

RAG的一些应用场景包括：


  1. 智能客服： 能够根据最新的产品信息、FAQ等知识库回答用户的问题。
  2. 问答系统： 能够从大量的文档或数据中检索并生成针对特定问题的答案。
  3. 内容创作： 能够基于最新的研究报告或新闻资讯生成文章或报告。

总而言之，RAG通过将LLM的生成能力与信息检索系统的知识获取能力相结合，使得AI能够生成更准确、更可靠、更具上下文相关性的文本。

模型微调

模型微调 (Fine-tuning) 则是指在预训练好的大型语言模型的基础上，使用一个较小但更 específico 的数据集进行额外的训练，以使模型更好地适应特定的任务或领域。这个过程会调整模型内部的权重和参数，使其学习到目标任务的特定模式和知识。


模型微调相较于RAG，在难度和不利方面主要体现在以下几点：


难度：


  1. 数据准备和标注： 模型微调通常需要一个高质量、与目标任务高度相关的标注数据集。收集、清洗和标注这些数据可能非常耗时、昂贵且困难，尤其是在某些专业领域。RAG主要依赖于构建和维护一个可搜索的知识库，对数据的标注要求通常较低。
  2. 专业知识： 微调需要对自然语言处理（NLP）、深度学习以及模型架构有一定的理解，才能选择合适的微调策略、调整超参数并评估模型性能。RAG的实现则更侧重于信息检索系统的构建和与LLM的集成。
  3. 实验和调优： 微调过程可能需要多次实验才能找到最佳的模型配置和超参数，以避免过拟合或欠拟合，并获得理想的性能。RAG的调优主要集中在检索策略和生成提示的优化上。
  4. 计算资源： 对大型LLM进行微调需要大量的计算资源（GPU/TPU）和时间，尤其是在处理大型数据集时。RAG在推理阶段的计算成本主要在于检索和生成答案，通常低于重新训练整个模型。

不利的地方：


  1. 知识更新困难： 微调后的模型所学习的知识是基于微调数据集的静态快照。如果需要模型掌握新的信息，必须重新进行微调，这既耗时又耗费资源。RAG可以通过更新外部知识库来轻松地引入和利用最新的信息。
  2. 泛化能力下降风险： 如果微调数据集过小或不够多样化，微调后的模型可能会过拟合于特定任务，导致在未见过的数据上的泛化能力下降。RAG通过利用外部知识库，模型仍然可以依赖其预训练的通用知识。
  3. 透明度和可解释性较低： 微调改变了模型内部的权重和参数，使得模型学习到的知识和决策过程更加难以解释和追溯。RAG在生成答案时可以提供检索到的外部证据，提高了透明度和可信度。
  4. 模型偏移 (Model Drift)： 随着时间的推移，如果目标任务或数据的分布发生变化，微调后的模型性能可能会逐渐下降，需要定期维护和重新微调。RAG可以通过更新知识库来适应变化，但检索系统的有效性也可能受到数据质量的影响。
  5. 难以处理开放领域或不断演变的信息： 由于微调依赖于静态数据集，它不太适合需要处理不断变化或涉及广泛领域知识的任务。RAG通过实时检索外部信息，更适合这类场景。

RAG vs 模型微调

特征 RAG (检索增强生成) 模型微调 (Fine-tuning)
核心思想 实时检索外部知识并融入生成过程，增强模型对新知识的利用 通过额外的训练调整模型内部参数，使其适应特定任务或领域
知识来源 外部知识库 (实时或近实时) 微调数据集 (静态)
更新知识 相对容易，更新外部知识库即可 需要重新进行微调，成本较高
适用场景 需要处理最新信息、知识密集型、特定领域但知识 постоянно 更新的场景 需要模型学习特定风格、术语、或执行特定任务，且知识相对稳定的场景
数据需求 构建高质量的外部知识库和高效的检索系统 需要高质量、标注良好的微调数据集 (通常比预训练数据小)
计算成本 检索过程有计算成本，但通常低于重新训练整个模型 微调过程需要一定的计算资源，尤其对于大型模型
灵活性 较高，可以灵活更换和扩展知识库 一旦微调完成，模型的知识和能力就相对固定
透明度 可以提供检索到的证据，提高回答的可信度 模型内部知识难以追溯，透明度较低
减少“幻觉” 通过引用外部知识，有助于减少模型生成不实信息 可以通过高质量的微调数据减少“幻觉”，但并非完全消除
实现难度 需要构建信息检索系统和融合机制 需要准备微调数据、选择合适的微调策略和超参数

总结来说：


  1. 选择 RAG 的情况： 当你需要模型能够回答关于最新信息、特定领域知识（这些知识可能会频繁更新）的问题，并且希望答案有外部证据支持时。RAG不需要改变模型本身，而是通过外部信息来增强其能力。
  2. 选择模型微调的情况： 当你需要模型学习特定的语言风格、理解特定领域的术语、或者在某个特定任务上获得更好的性能，并且你有相关的标注数据可以用来训练模型时。微调会改变模型内部的知识和行为方式。

在实践中，RAG和模型微调有时也可以结合使用，以充分发挥各自的优势。例如，可以先对模型进行微调，使其具备更好的领域理解能力，然后再使用RAG来增强其获取最新信息和生成更准确答案的能力。

参考

Last updated on 2025-04-12