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如何在提示词、RAG与微调之间选择(以及何时组合)——配套视频

团队经常在这项决策上出错——真正的问题明明是检索,却去微调模型;或者更好的提示就能解决问题,却叠加RAG。文章提供了一套决策框架;下面两段IBM Technology讲解则用白板并排画出比较,以同样的方式呈现这套框架。当你需要向持怀疑态度的同事说明同样的道理时,这种形式很有帮助。

首选视频

13:10
RAG、微调与提示工程:优化AI模型

IBM Technology

视频通过清晰的白板讲解对比三种技术及各自的成本——检索延迟、训练算力与灾难性遗忘,以及仅靠提示的局限——并说明哪些组合在生产环境中真正合理。结尾以一套同时使用三种技术的法律AI系统为例,几乎完整对应文章中“何时组合”的论点。

您应该从中获得什么: 根据实际故障模式,在提示工程、RAG、微调或组合方案之间作出选择。

先观看或了解: 从宏观层面了解每种技术的含义。

AI Expert 注释: 这是一套稳定的决策框架。在购买基础设施或启动微调项目之前使用它;大多数错误选择,都源于误判信息新鲜度、归因、风格或行为问题。

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8:57
RAG与微调对比

IBM Technology

视频更集中地比较团队最常混淆的两种技术,并深入讨论数据新鲜度、来源归因,以及微调在推理速度方面的优势。如果你正专门尝试说服团队不要开展不必要的微调项目,这段视频值得一看。

您应该从中获得什么: 解释何时应通过检索解决问题,何时微调可能真正有帮助。

先观看或了解: 掌握基本的RAG和微调术语。

AI Expert 注释: 本视频适合利益相关者沟通,因为它将知识新鲜度与模型行为明确区分。正式投入前,仍需核实当前的微调成本、支持的模型和数据治理约束。

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