微调与 RAG 结合的技术方案与落地挑战

结合方案通常分两种：Pipeline 模式（先用领域数据微调模型打基础，再用 RAG 补充实时信息）和融合模式（检索结果作为微调样本一部分，让模型同时学通用知识与最新数据）。比如金融客服，先微调让模型懂金融术语，再用 RAG 查最新监管政策。落地挑战主要有三：①融合难题，检索信息与模型输入格式不匹配会干扰结果；②知识一致性，RAG 最新知识可能和模型预训练知识冲突；③资源消耗大，两者叠加对算力、存储要求高。解决要点：用上下文压缩器处理检索结果，加知识冲突检测机制，优先用 PEFT 轻量化微调，平衡效果与成本