领域适配中如何选择RAG与微调

RAG通过在推理时检索外部文档补充知识，微调则通过训练权重改变模型行为，两类技术解决不同问题。文中提供基于TF-IDF、余弦相似度和Anthropic API的RAG管道，以及使用LoRA进行投诉分类结构化输出的微调示例，并给出六点选择框架：RAG适合变化或庞大的知识、来源追溯和快速上线，微调适合稳定遵循特定语气、结构或词汇。