各位同仁，各位技术爱好者，大家好！ 今天，我们齐聚一堂，共同探讨生成式AI领域中两个至关重要且常被拿来比较的概念：Retrieval Augmented Generation (RAG) 和 Fine-tuning (微调)。随着大型语言模型（LLMs）的普及，我们面临的挑战不再仅仅是如何使用它们，更是如何高效、精准、经济地将它们应用于特定业务场景。我们常常会听到这样的疑问：我的LLM不够聪明，它不知道我们公司的内部规章制度，它也无法以我们期望的语气与客户交流。面对这些问题，我们应该选择在LangChain这样的框架中塞入大量上下文，也就是RAG，还是应该投入资源去微调一个模型呢？ 这并非一个简单的二元选择题。作为编程专家，我们的职责是深入理解这两种方案的原理、优势、局限性，并根据具体的业务需求、数据特点和资源预算，做出最明智的战略决策。今天的讲座，我将带大家抽丝剥茧，深入剖析RAG与Fine-tuning，尤其聚焦于在何种场景下，我们应该果断选择微调模型，而非仅仅依赖上下文填充。 一、生成式AI的挑战与解决方案概览 大型语言模型，如GPT系列、Llama系列，以其惊人的通用知识和强大 …
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