待验证50% 置信事实精确时间
将自有业务数据与基础模型结合的方式主要有两类：微调（用企业私有数据继续训练模型参数，形成专用模型）和检索增强生成（RAG）（在推理时从企业知识库检索相关内容注入提示词，模型参数不变）。
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来源数
50%
置信度
长期有效
时效性
2026/10/30
首次发现
来源
涉及实体
相关事实
待验证微调通过在私有数据上继续训练来更新模型权重，RAG则在不修改模型的前提下通过检索外挂知识库增强回答79% 相似待验证模板对齐能力在技术上依托RAG或Few-shot Learning机制实现，将企业模板作为上下文示例注入模型推理过程78% 相似待验证企业可以将闭源模型的输出用于构建训练数据集，再通过知识蒸馏将大模型能力迁移至私有的小模型76% 相似待验证传统大模型依赖参数化知识（将文本编码进模型权重参数），而RAG引入非参数化知识（将外部文档库作为可实时检索的动态知识源）75% 相似已验证微调适合让模型学习特定输出风格或领域语气，而RAG通过外挂知识库实现即改即用，两者在工程中常结合使用75% 相似
引用此条事实
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