在AI工程應用中有三種應用范式，他們分別是提示工程（Prompt Engineering）、RAG（Retrieve Augmented Generation）、微調（Fine Tuning），那么在工程應用中我們該如何選擇呢？

在具體介紹這三種范式之前，首先我們需要了解什么是大模型。大模型通常指的是擁有大量參數和復雜結構的深度學習模型，它經過海量的多樣化的數據預訓練之后，具備了非常多的能力，包括編碼、數學、金融、教育和法律等行業的能力。

因此，我們可以把大模型比作是一個人的大腦，假設這個人就是我，而且具備了各種能力。

現在假如你有一個問題想問我，但是我沒有給出你想要的答案，所以接下來我們來剖析一下，為什么我沒有給出你想要的答案？這里其實就會存在三種不同的情況，本質上就可以對應到提示工程、RAG、微調這三種范式，下面我來一一講解。

1. 提示工程

第一種情況就是你可能沒有問清楚，你沒有讓我明白你到底想要做什么？所以接下來就是你要把這個問題整理成一個讓我能聽得懂的，以更詳細的一種方式傳達給我，我才能給你想要的答案，那這個過程本質上對應的是提示工程。

指令不清晰??：

指令清晰??：

提示工程，作為一種先進的語言模型交互策略，旨在通過精心設計的輸入提示來引導模型生成特定類型或風格的輸出。這一過程的核心在于利用語言模型的理解和生成能力，通過調整提示的內容、結構和語境，來實現對輸出結果的精細控制。

提示工程具有以下優點：

• 靈活性與適應性

     提示工程允許用戶在不需要重新訓練模型的情況下，根據不同的任務需求調整提示內容，從而實現快速適應多種應用場景，無論是撰寫風格化的文本、生成技術文檔，還是進行創意寫作。

• 資源效率

     由于提示工程不依賴于模型的再訓練，因此大大節省了計算資源和時間，特別是在處理大型語言模型時，這種方法的資源效率尤為顯著。

• 用戶友好性

     對于非技術用戶而言，提示工程提供了一種直觀的交互方式，通過簡單地調整提示文本，就能觀察到模型輸出的變化，降低了使用復雜AI工具的門檻。

• 增強模型的可解釋性

     通過分析不同提示下的模型輸出，用戶可以更好地理解模型的行為模式和決策邏輯，從而增加對模型決策過程的透明度。總之，提示工程是一種既高效又靈活的語言模型利用方式，它不僅拓寬了語言模型的應用范圍，還提升了用戶體驗和資源利用效率，是當前自然語言處理領域的一個重要發展方向。

當然這種方法也有缺點：

• 可重復性差

     找到最佳提示可能需要大量的嘗試與錯誤，且效果可能不穩定。

• 泛化能力有限

     特定的提示可能只在某些任務上有效，在其他任務上表現不佳。

在實際的prompt構造中，你可以根據具體的場景，按以下12種Prompt框架來構造prompt：

提示工程并不涉及直接修改模型的底層參數或結構，而是通過外部輸入的調整來影響模型的響應。因此它是一種低成本、靈活性高的應用范式。

它適合如下場景：

• 當你需要快速調整模型以適應新任務，而沒有足夠的時間或資源來進行大規模微調時；
• 在創意寫作、對話生成或其他生成任務中，當希望模型能夠靈活地生成多樣化的文本時；
• 在不需要非常高的準確度或專業性的情況下，可以通過設計合適的提示來引導模型生成所需的文本。

2. RAG

當你把這個問題已經整理成一個讓我能聽得懂的方式傳達給我了，但是我還是沒有給你想要的答案，那有可能是我欠缺相關領域的知識，比如你問我前端如何在實際的業務場景落地AI，我對前端是比較熟悉的，但是我沒有AI相關的背景知識，所以我需要先有一些AI的知識儲備，這樣我才能更好的回答這個問題，那這個過程本質上對應的是RAG。

RAG是一種結合檢索與生成的技術，通過實時檢索外部知識庫中的信息，動態增強大語言模型（LLM）的生成能力，解決傳統模型的知識局限性與幻覺問題。其核心流程包括：

• 檢索階段：從外部知識庫（如企業文檔、行業數據庫）中篩選與用戶問題相關的片段；
• 融合階段：將檢索結果與原始問題整合為增強提示詞，輸入生成模型；
• 生成階段：基于檢索內容生成精準、可靠的回答。

RAG具有以下優點：

• 實時性：動態接入最新數據（如新聞、更新文檔），突破模型訓練數據的時間限制；
• 專業性：通過連接領域知識庫（如醫療指南、法律條文）提升回答的準確性；
• 成本效益：無需全量微調模型，僅維護輕量級知識庫即可擴展能力；
• 可信度增強：生成答案基于可追溯的檢索證據，減少“一本正經胡說八道”的幻覺風險。

當然這種方法也有缺點：

• 檢索質量依賴：若知識庫更新滯后或檢索算法不精準（如未正確處理抽象語義），輸出結果可能偏離預期；
• 響應延遲：檢索與生成的雙階段流程可能增加處理耗時，影響實時交互體驗；
• 知識冗余干擾：檢索到無關片段時，可能干擾生成模型的邏輯判斷；
• 部署復雜度：需同時維護知識庫、檢索系統與生成模型的協同運行，技術棧門檻較高。

RAG和提升工程一樣，也不涉及直接修改模型的底層參數或結構，但是需要維護和開發知識庫和檢索系統，因此它的成本較高，靈活性會差一些。

它適合如下場景：

• 當你的應用需要從大量文檔或數據庫中提取信息，并將這些信息整合到生成的文本中時；
• 在需要動態更新知識庫以反映最新信息的情況下，例如新聞摘要、法律咨詢等；
• 對于需要高度準確性和詳細信息的任務，如醫療診斷建議、科研論文撰寫輔助等。

3. 微調

還是回到你問我前端如何在實際的業務場景落地AI這個問題上，如果我對前端和AI都很熟悉了，但是依然無法回答這個問題，那有可能是我自身的能力不足，我的解決方案能力和方法論都有待提高，我需要先提升我自己，這樣才能更好的回答這個問題，那這個過程本質上對應的是微調。

微調是在預訓練大模型（如DeepSeek、GPT等）基礎上，使用特定領域的小規模標注數據對模型參數進行調整的技術，旨在提升模型在特定任務中的表現（如醫療診斷、法律文書生成等）。

微調具有以下優點：

• 專業適配性：通過調整模型權重，可顯著提升模型在垂直領域（如金融、法律）的任務精度，例如醫療診斷的容錯率接近0%；
• 響應速度快：生成過程無需外部檢索步驟，直接輸出結果，實時性優于RAG技術；
• 模型可控性：參數級別的調整使輸出更符合企業合規要求（如金融風控中的敏感詞過濾）。

當然這種方法也有缺點：

• 高成本：需要大量計算資源（數千GPU小時）和高質量標注數據，訓練成本遠超提升工程和RAG；
• 數據依賴性：對訓練數據的質量和代表性高度敏感，數據不足或偏差易導致模型失效；
• 過擬合風險：在小型數據集上過度調整可能削弱模型的通用知識能力（如常識推理退化）；
• 知識更新繁瑣：需重新訓練模型以整合新知識，無法像RAG直接更新知識庫。

微調和提升工程、RAG不一樣了，它將直接修改模型的底層參數或結構來改造現有模型的能力，因此它的成本最高，靈活性最差。

它適合如下場景：

• 在有大量領域特定數據可用于訓練的情況下，例如金融分析、法律文本分析等領域；
• 需要模型具有較高準確度和一致性，特別是在專業領域內的任務，如醫學診斷、法律咨詢等；
• 當你擁有足夠的標記數據，并且希望模型能夠深入理解某個特定領域或任務的細微差別時。

4. 說在最后

經過上面的介紹，相信大家對提示工程、RAG、微調有了一個初步的認知。我們在實際的工作中，盡量從提示工程開始，再用RAG，最后才考慮微調，不要一開始就要做微調，這個在工程中是不可取的。隨著大模型的升級迭代，大模型的能力是會越來越強的，通過提示工程往往可以解決大部分問題了。

后續將會詳細對提示工程、RAG、微調中的技術細節進行介紹，請大家持續關注。