FAQ
RAG 知识库和微调哪个适合企业？
💡 直接回答
RAG 适合"用企业数据回答问题"（如客服/文档检索）；微调适合"让模型学会特定能力"（如行业术语/写作风格）。大多数企业场景 RAG 优先。
RAG（检索增强生成）和微调（Fine-tuning）是企业用大模型的两条路线，不是替代关系而是互补。
RAG 知识库
- 原理：先从企业文档/知识库中检索相关内容，再让大模型基于检索结果生成回答
- 优势：不改模型、知识实时更新、可溯源、成本低
- 适合：客服问答、文档检索、内部知识库、FAQ 自动回答
- 成本：向量数据库 + 检索服务，通常 1~5 万/年
微调（Fine-tuning）
- 原理：用企业私有数据训练模型，让模型"学会"特定知识或能力
- 优势：模型内化知识、推理更快、特定任务效果更好
- 适合：行业术语/风格/格式的深度定制（如法律文书/医疗报告生成）
- 成本：数据标注 + 训练 + GPU 资源，通常 5~20 万
聚匠能做什么
聚匠科技的企业 AI 方案：RAG 知识库搭建（文档解析 + 向量化 + 检索 + 生成）+ 可选微调服务。大多数场景建议 RAG 优先。
※ 微调效果与训练数据质量和数量强相关。