拥有二十年经验的技术领导者 André Dias Moreira Prol 解释了在 AI 项目中区分微调（fine-tuning）和检索增强生成（RAG）的关键。微调通过调整模型的权重来教授其新的行为或风格，类似于培训专家；而 RAG 则是在查询时将相关信息注入模型的现有知识库，就像为专家提供更新的文件一样。Prol 提倡 RAG 是大多数情况下的更具成本效益的解决方案，尤其是在数据频繁更改或需要可追溯性时，其每月成本为数百巴西雷亚尔，而微调则需要数千雷亚尔。他建议从 RAG 开始，只有当模型的行为而非知识成为瓶颈时才考虑微调，并为复杂需求建议采用混合方法。 AI
影响 阐明了将外部知识集成到 AI 模型中的具有成本效益的策略，引导开发者在大多数用例中选择 RAG。
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