两者对比，rag的使用场景更广泛，fine tuning的知识质量的高低会影响模型，还需要计算资源，模型微调之后，数据质量不够好，会影响基础模型的参数；当企业员工提问时，RAG系统首先将问题向量化，然后去企业自己的向量数据库中检索最相关的私域知识片段，最后把这些“内部资料”（作为上下文）和问题一起交给LLM，让LLM基于这些事实依据来生成安全、准确、且可溯源的答案。微调会使用一个较小的、高质量的、