金融核心系统AI化：架构设计与风险控制实践
2026/10/29 2:51:50
通用大模型虽强大，但缺乏行业特定知识、私有数据和实时信息。本文介绍了两种主流方法——微调和知识库检索增强（RAG），帮助用户定制大模型。微调通过领域数据训练模型，风格和知识向需求靠拢，但成本高、更新慢；RAG 则通过检索外部知识库来增强模型回答，成本较低、知识更新快，但依赖检索质量。根据需求选择合适方法，或将两者结合使用，让大模型成为专属的“知识助手”。
- 1 为什么需要「定制」？
通用模型的局限很明显：
- 不知道你的私有资料（合同、内部文档）；
- 知识有截止时间，跟不上最新信息；
- 不懂你所在行业的「黑话」和特殊规则。
所以我们需要两种思路来补足：
- 2 方案一：微调（Fine-tuning）—— 给模型「补课」
是什么？
拿一批你自己领域的数据，在通用模型基础上再训练一小段，让它的「风格」和「知识」向你的需求靠拢。
打个比方
通用模型是「大学毕业的普通人」，微调就是让 TA 去某个公司实习几个月，学会这家公司的业务和行话。
优点 & 缺点
| 优点 | 缺点 | |
|---|---|---|
| 微调 | 结果稳定、响应快、可固定某种风格 | 成本高、需算力、数据要清洗、更新慢 |
适用场景：想要一个「风格固定、长期复用」的模型，比如客服专用模型、医学报告生成模型。
- 3 方案二：RAG（检索增强生成）—— 给模型「查资料」
是什么？
不改变模型本身，而是：
先把你的资料（文档、数据库）切块、存进一个「知识库」；
用户提问时，先从知识库里检索出最相关的片段；
把这些片段「塞」给模型，让它基于资料来回答。
打个比方
模型是「一个博学的顾问」，RAG 就是在 TA 回答前，先递上一沓你公司的资料让 TA 现查，答错了还能追溯出处。
优点 & 缺点
| 优点 | 缺点 | |
|---|---|---|
| RAG | 成本低、知识可实时更新、能溯源 | 依赖检索质量、回答可能有延迟、不能改变模型的「表达风格」 |
适用场景：企业知识问答、客服、法律/医疗等需要「基于最新/私有文档回答」的场景。
- 4 微调 vs RAG：怎么选？
一句话对比总结
| 维度 | 微调 | RAG |
|---|---|---|
| 改的是什么 | 模型本身 | 不改模型，加外部知识 |
| 知识更新 | 慢（要重新训练） | 快（改知识库即可） |
| 成本 | 高 | 低 |
| 能否溯源 | 难 | 易 |
本章小结
| 问题 | 答案 |
|---|---|
| 为什么要定制？ | 通用模型不懂你的私有资料和最新信息 |
| 微调是啥？ | 拿你的数据再训练一段，改变模型本身 |
| RAG 是啥？ | 不改模型，先检索知识库再把资料喂给模型 |
| 怎么选？ | 改风格选微调，查私有资料选 RAG，常两者结合 |
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