fine-tuning vs rag

特性	Fine-tuning	RAG (Retrieval-Augmented Generation)
目的	优化模型以适应特定任务或数据集。	结合检索和生成，用外部信息增强模型输出。
机制	在特定任务的数据上继续训练全模型，更新所有参数。	检索相关信息后，结合原始预训练模型生成响应。
使用场景	适用于多种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。	适用于需要外部知识的任务，如问答系统和事实核查。
数据依赖	需要与任务紧密相关的有标签训练数据。	除了预训练模型，还需要可靠的外部知识库或数据源。
复杂性	模型结构保持不变，更新参数。	复杂性高，需处理检索和生成两个过程。
资源消耗	需要计算资源来进行模型的全参数更新。	需要资源来处理生成任务以及维护和查询知识库。

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