检索增强生成模型(RAG)
·适合场景:
1. 私域数据量庞大但不需要模型完全记住所有内容，而是需要快速检索相关信息并结合上下文生成答案的场景。
2. 对于问答系统、推荐系统等任务，其中涉及从大量文档中提取关键信息并将其与模型生成的内容相结合的情况。
·优点:
1. 结合了检索和生成的优点，模型可以在不增加参数量的情况下扩展其知识边界，通过索引检索相关片段再进行推理生成。
2. 能够减少对大量数据进行微调的需求，降低资源消耗，并具备较高的数据时效性。
·缺点:
1. 检索部分依赖于索引的质量，如果索引构建不佳或更新不及时，可能影响模型的表现。
2. 由于涉及到检索步骤，实际运行时可能会增加推理系统的复杂性和延迟时间。
3. RAG模型在处理非常专业或深度定制化的任务时不如微调模型表现得精准。
模型微调(Fine-Tuning)
·适合场景:
1. 当私域数据量较大且具有较好的领域特异性时，例如企业内部知识库、专业文档等。
2. 需要模型对私有数据的细节有深刻理解，并能根据这些数据生成准确或预测输出的任务。
·优点:
1. 可以利用预训练大模型的强大语言理解和生成能力，在特定领域上进一步提升效果。
2. 微调后的模型能够更好地捕捉和利用私域数据中的模式和规律。
·缺点:
1. 对于较小的数据集，容易过拟合，导致模型泛化能力下降。
2. 需要大量的计算资源来进行训练，尤其是对于参数量极大的大模型而言。
3. 在某些情况下，微调可能引入噪声或者潜在的安全风险，如模型被私有数据中的偏见或错误信息影响。

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