文章讨论了两种将通用 AI 模型适应特定业务需求的主要方法：检索增强生成 (RAG) 和微调。文章强调，RAG 通常因其能够利用现有的专有知识而不改变模型核心参数的能力而受到青睐，使其成为许多应用更有效、资源消耗更少的方法。微调虽然强大，但需要更多的计算资源和仔细的管理，以避免灾难性遗忘等问题。 AI
影响 解释了企业如何通过 RAG 和微调利用专有数据与 AI。
排序理由 文章讨论了 AI 技术，但没有发布新模型、产品或重要的行业事件。
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