RAG 还是微调？2026 年终极选型指南

每次讨论大模型落地，必然有人问：RAG 和微调怎么选？答案不是"哪个更好"，而是"用来解决什么问题"。

RAG 是什么
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation）：模型回答问题前，先从外部知识库检索相关内容，再拼进 prompt 里一起输入。核心优势：知识可以随时更新，不用重新训练模型。适合客服、文档问答、实时数据查询。

微调是什么
Fine-tuning：在预训练模型基础上，用自己的数据继续训练，让模型学会特定风格、格式、领域知识。适合输出格式固定、风格一致性要求高的场景。

三个维度对比
数据时效性：RAG 胜，知识库可以实时更新。微调的知识在训练时就固化了。
推理成本：RAG 更高，每次推理需要检索 + 拼接 context，prompt 更长。微调模型直接推理，无额外开销。
落地成本：RAG 更低，不需要 GPU 训练。微调需要标注数据 + 训练算力。

实验室实战结论
在 SFD Lab 的实践：用 RAG 解决了 90% 的知识问答需求，用微调解决了代码风格统一的问题。不是非此即彼，大多数生产场景是 RAG + 微调混用。

一句话选型原则
知识变化快 → RAG
风格/格式固定 → 微调
两者都要 → RAG + 微调
预算有限 → 先 RAG