引言
最近关于大模型微调和RAG（检索增强生成）的文章很多，但很多都写得过于深奥，让人看得云里雾里。作为一个接地气的技术博主，唐叔我决定用最简单的语言和最直观的图示，带你轻松理解这两个概念。花了一个多小时，画了3张图，写了这篇短文，希望能让你一目了然！
文章目录
一、大模型的基本使用
1.1 调用流程
1.2 通俗解释
大模型的使用流程非常简单：
- 用户提问：比如你问大模型"什么是人工智能?"
- 大模型回答：大模型直接给出答案。
打个比方：这就像普通学生参加考试，题目来了，直接作答。
二、模型微调（Fine-Tuning, FT）
2.1 调用流程
2.2 通俗解释
模型微调的流程和大模型的基本使用几乎一样：
- 用户提问：比如你问“如何用Python实现一个简单的爬虫？”
- 大模型回答：大模型给出答案。
区别在于：这里的大模型是经过微调的，也就是说，它针对某个特定领域（比如编程）进行了专门的训练。
打个比方：这就像学霸参加考试，学霸不仅会普通的知识，还对某些领域有深入研究，所以回答得更专业。
三、检索增强生成（RAG）
3.1 调用流程
3.2 通俗解释
RAG的流程稍微复杂一点：
- 用户提问：比如你问“2023年人工智能领域有哪些重大突破？”
- 检索增强：系统会先从外部知识库（比如最新的论文、新闻）中检索相关信息。
- 大模型回答：大模型基于检索到的信息，生成更准确的答案。
打个比方：这就像普通学生带着小抄参加考试，小抄上有很多参考资料，答题时更有底气。
总结
通过上面的解释，相信你已经对模型微调(FT)和检索增强生成(RAG)有了初步的了解。简单来说：
- 模型微调：让大模型在某个领域变得更专业，适合深度定制化场景。
- 检索增强生成：让大模型借助外部知识库回答问题，适合需要动态更新知识的场景。
未来，这两种技术很可能会结合使用，取长补短，推动大模型在更多领域的落地应用。
PS：总结部分感谢DeepSeek的加持，文笔比唐叔好那么一丢丢~