每个构建AI产品的团队都会面临这个核心架构决策：当我需要AI”知道”我的业务知识时，我应该用RAG（检索增强生成）、Fine-tuning（微调）还是精心设计的Prompt Engineering（提示词工程）？这三条路径在成本、效果、开发速度和长期维护性上差异显著，没有万能答案，但有清晰的决策框架。
Prompt Engineering：永远是第一步
在考虑任何复杂方案之前，先把Prompt工程做到极致——这是成本最低、迭代最快的路径。通过精心设计的系统提示（System Prompt），可以解决大量”让AI了解我的业务背景”的问题：在系统提示中加入公司介绍、产品说明、回答风格要求；使用few-shot示例告诉AI你期望的输出格式；通过指令链（Chain of Thought）引导复杂推理。
局限性：当需要纳入的背景知识超过上下文窗口时（通常超过10万tokens）；当需要AI具备非常专业的领域知识时（法律条文、技术规范）；当相同内容需要在每次调用中重复传入，导致成本过高时。LLM架构选型指南
RAG（检索增强生成）：大多数企业场景的最佳选择
RAG的逻辑：把业务文档（知识库）向量化存储，每次用户提问时，先检索出最相关的文档片段，再把这些片段作为上下文传给LLM生成回答。
适合RAG的场景：企业内部知识库问答（产品文档、规章制度）；基于私有数据的检索（客户历史记录、订单数据）；知识需要频繁更新的场景（新的法规、最新产品信息）——因为更新向量数据库比重新微调模型快得多。
RAG的主要挑战：检索质量直接影响最终效果——如果相关文档没被检索出来，LLM就无法给出正确答案；需要精心的文档切片策略（Chunking）和向量化方案；处理多跳推理（需要综合多个文档才能回答的问题）时效果有限。
Fine-tuning（微调）：何时才真正值得
Fine-tuning是把通用LLM在特定数据集上继续训练，使其具备专业领域能力的技术。适合场景：需要特定的输出格式/风格（如法律文书的固定格式）；通用模型在特定专业领域（医学、法律、代码的某特定语言）效果不稳定；有大量高质量的领域特定训练数据（通常至少需要数百到数千个高质量示例对）。
不适合Fine-tuning的场景：知识需要实时更新（微调模型的知识截止于训练数据）；训练数据不足（少于几百个高质量示例时效果有限）；开发团队没有ML工程能力维护Fine-tuning pipeline。
大多数初创团队的正确顺序：Prompt Engineering → RAG → 再考虑Fine-tuning。
