提示工程、RAG和微调 - 哪个才是大模型应用优化的最佳路径？
原文中文，约8500字，阅读约需21分钟。发表于：。关注【数字共生】公众号，与数字世界一起共生进化在上一篇文章 【GitHub Copilot产品经理和微软MVP告诉你：企业是否需要训练自己的代码大模型？- 微软MVP全球峰会纪行】中，我以GitHub Copilot作为案例，和大家分析了企业进行私有化模型训练的6个基本要素。但这其实是一个未完成的话题。企业内部存在大量的私域数据是客观事实，从代码生成角度来看，私有的框架、公用代码组件、内部编码规范...
本文讨论了大模型应用中的三种优化方法：提示词工程、RAG和模型微调。提示词工程是经济有效的方式，解决模型行为和知识补充问题；RAG通过检索补充上下文数据，解决模型知识不足；微调通过调整模型行为来优化性能。作者建议先尝试提示词工程，再考虑引入RAG或微调。大模型应用的验证可采用基于统计的验证、基于模型的验证或人工验证。最终，大模型应用的优化往往综合使用这三种方法。
