提示工程与检索增强生成（RAG）与微调：为何这不是一条简单的阶梯
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内容提要
大语言模型（LLM）的定制应综合考虑提示工程、检索增强生成（RAG）和微调等不同方法，关注数据隐私、延迟、控制程度、更新频率、部署目标和成本六个维度。成功的架构需在这些维度之间取得平衡，确保系统在实际环境中有效运行，而非单纯依赖最新技术。
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关键要点
- 大语言模型（LLM）的定制应综合考虑提示工程、检索增强生成（RAG）和微调等不同方法。
- 成功的架构需在数据隐私、延迟、控制程度、更新频率、部署目标和成本六个维度之间取得平衡。
- 提示工程、RAG和微调并不是线性升级，而是针对不同问题的架构方法。
- 许多团队在架构决策时基于假设，而非评估，导致架构未能满足预期目标。
- 良好的架构应使权衡可见，帮助团队做出明智的选择。
- 线性梯子模型未能考虑团队在架构上的实际评判标准，导致架构失败。
- 数据隐私是生产团队面临的首要约束，通常是不可谈判的。
- 延迟是用户首先注意到的约束，过高或不可预测的延迟会影响用户体验。
- 控制程度指的是架构师能多大程度上约束模型的行为和知识边界。
- 更新频率描述系统添加新信息或修改行为的频率，提示工程更新迅速，但维护困难。
- 部署目标影响架构的可行性，云API部署受隐私和合规性限制。
- 成本是影响LLM项目成功的关键因素，需从一开始就考虑。
- 没有单一的“正确”解决方案，架构应根据六个维度的相对重要性进行选择。
- 成功的架构通常是混合型的，结合了微调、RAG和提示工程的优点。
- 追求安全和经济可行的应用，而非单纯追求最先进的技术。
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