知道模型微调吗？和 RAG 有什么区别？

模型微调是用特定数据继续训练模型，让模型在某类任务、格式、领域表达或工具调用上表现更稳定。

RAG 是在推理时检索外部知识，把相关证据塞进上下文，让模型基于证据回答。

两者解决的问题不同。RAG 更适合知识更新频繁、需要引用、需要接企业私有数据的场景；微调更适合让模型学习稳定行为，比如固定输出格式、领域术语、工具调用规范和代码风格。

如果只是补充新知识，优先 RAG；如果模型经常不按流程、不按格式、不会调用工具，再考虑微调。