27 Prompt、RAG、微调怎么选：一套技术选型矩阵

专栏：大模型应用开发：从原理到生产篇号：27建议标签：Prompt、RAG、微调、大模型应用开发、AI应用开发前面我们花了十篇左右的篇幅，把 RAG 从基础讲到高级。从外挂知识，到文档解析、分块、Embedding、向量数据库，再到 Rerank、GraphRAG、Agentic RAG。到这里，很容易产生一种错觉：是不是所有大模型应用，最后都应该走 RAG？不是。RAG 很重要，但它不是所有问题的答案。有些问题，写好 Prompt 就够了。有些问题，必须接 RAG。有些问题，RAG 再复杂也解决不了，反而要考虑微调。这篇就把视角拉回来：面对一个真实业务需求，Prompt、RAG、微调到底怎么选？我先给一句总判断：Prompt 改输入； RAG 补知识； 微调改模型。这句话非常重要。因为很多选型错误，都是把三者当成了平级替代方案。它们不是。它们作用在完全不同的位置。一、先别问用什么，先问问题出在哪很多团队讨论 AI 技术方案