详细对比了提示工程、微调与检索增强生成（RAG）三种大模型优化技术。提示工程成本低但受限于预训练知识；微调定制性强但资源消耗大；RAG 平衡了实时性与成本，适合外部知识库场景。文章深入分析了各技术的实现原理、优缺点及适用场景，提供了选型决策框架与最佳实践建议，为开发者构建 AI 应用提供技术参考。
自大型语言模型（LLMs）问世以来，开发者面临的核心挑战是如何让模型输出更符合业务需求的结果。目前业界主要采用三种技术手段来优化模型表现：提示工程（Prompt Engineering）、微调（Fine-tuning）和检索增强生成（RAG）。本文将深入探讨这三种技术的原理、优缺点及适用场景，帮助技术团队做出合理的架构决策。
提示工程是与大模型交互的最基础方式，本质是通过自然语言指令引导模型生成特定内容。它不需要修改模型参数，而是通过设计高质量的输入文本（Prompt）来激发模型的潜在能力。
微调是指利用特定领域的数据集对预训练模型进行二次训练，使其适应特定任务或风格。这相当于让模型'回炉重造'，学习新的知识分布。
RAG 将语言模型与外部知识库结合。在生成回答前，系统先从向量数据库检索相关片段，将其作为上下文输入给模型。这种方式解决了模型知识滞后问题。
| 维度 | 提示工程 | 微调 (Fine-tuning) | 检索增强 (RAG) |
|---|---|---|---|
| 实施难度 | 低 | 高 | 中 |
| 计算成本 | 极低 | 高 | 中 |
| 知识时效性 | 固定 | 固定 | 动态 |
| 定制化程度 | 低 | 高 | 中 |
| 适用场景 | 通用对话、简单任务 | 垂直领域、风格统一 | 企业知识库、问答系统 |
在实际项目中，建议按以下流程选择技术方案：
提示工程、微调和 RAG 并非互斥关系，而是互补的技术栈。提示工程适合快速验证想法；微调适合构建专属模型能力；RAG 适合解决知识时效性问题。开发者应根据业务目标、资源预算和技术积累，灵活组合这些工具，以构建高效、可靠的大模型应用。
微信公众号「极客日志」，在微信中扫描左侧二维码关注。展示文案：极客日志 zeeklog
使用加密算法（如AES、TripleDES、Rabbit或RC4）加密和解密文本明文。 在线工具，加密/解密文本在线工具，online
生成新的随机RSA私钥和公钥pem证书。 在线工具，RSA密钥对生成器在线工具，online
基于 Mermaid.js 实时预览流程图、时序图等图表，支持源码编辑与即时渲染。 在线工具，Mermaid 预览与可视化编辑在线工具，online
将字符串编码和解码为其 Base64 格式表示形式即可。 在线工具，Base64 字符串编码/解码在线工具，online
将字符串、文件或图像转换为其 Base64 表示形式。 在线工具，Base64 文件转换器在线工具，online
将 Markdown（GFM）转为 HTML 片段，浏览器内 marked 解析；与 HTML转Markdown 互为补充。 在线工具，Markdown转HTML在线工具，online
