RAG 与微调怎么选：企业知识库决策指南

区分知识缺失与行为不稳定，先测试检索、权限、引用和拒答，再决定是否训练模型。

来源核查于 2026-10-22 · 分析与建议测试流程，并非厂商性能实测排名。

企业知识库应该使用 RAG 还是微调？

回答依赖最新或私有资料时，优先评估检索增强生成（RAG）；需要让模型在明确任务上表现更一致时，再考虑微调。先检查清晰提示词和提供上下文是否已能解决问题。两者可以组合，但都不能替代权限控制和评估。

取一个失败问题，手动提供正确政策段落。如果模型此时能准确回答，优先问题很可能是如何找到并提供证据。检查资料导入、切分边界、日期过滤和查询本身。如果正确来源已摆在上下文里仍然回答错误，则应检查指令是否清楚及任务难度。这个简单对照可以避免一遇到错误就默认开启昂贵训练。

每个问题分别记录所需原文、是否检索到、回答是否正确使用、引用是否确实支持结论。流畅回答可能掩盖检索失败。加入资料库没有答案的问题，以及政策更新后答案发生变化的问题。测试题应与调提示词或训练时使用的示例分离。

创建两个具有不同文档权限的测试身份，提出相同问题。一个身份的回答不能泄露另一身份受限资料中的原文、标题或推断事实。更改权限、删除文档后再次执行。即使普通问题准确率很高，下面的评估表仍把权限失败视为阻断项。这是一套自拟验收流程，并不表示某个产品已经通过。

Microsoft Learn: retrieval augmented generation and indexes
RAG 用检索资料支撑回答；微调面向行为或任务表现。

发布者：GPTNavi 编辑团队最近实质更新于 2026-10-22

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