rag与微调的区别?

RAG（检索增强生成）和微调都是优化大模型的方法，但原理不同。RAG通过实时检索外部知识库来补充信息，回答更准确且灵活；微调则是用特定数据训练模型，使其在特定任务上表现更好。

区别

RAG：像学生考试时查资料，模型遇到问题时从数据库中找答案。优点是知识更新快，不需要重新训练，适合回答新领域问题。缺点是依赖外部数据，检索速度可能较慢，且答案质量受数据库影响。

微调：像学生通过做题练习，模型用大量数据学习特定技能。优点是模型在固定任务上表现稳定，推理速度快。缺点是知识固化，遇到新问题效果差，训练成本高，需要大量标注数据。