Null Studio

AI工程师：事实应存放在RAG中，而非微调模型

一位AI工程师认为，为了事实知识而微调LLM，就像将数据硬编码进二进制文件一样，难以更新、审计或保护。他提议明确区分关注点：事实知识应通过检索增强生成（RAG）来管理，类似于数据库，便于更新和追踪来源。模型行为，如语气或输出格式，应通过提示工程来处理，类似于配置文件。他认为，微调最适合用于修改提示中不易描述的模型行为，例如特定的风格细微差别或将小型模型适应于狭窄任务，而不是用于存储事实。