待验证60% 置信权衡取舍精确时间
微调将知识烧录进模型权重，知识更新需重新训练成本高；RAG将知识存储外部数据库，更新只需修改数据库无需改动模型
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来源数
60%
置信度
长期有效
时效性
2026/7/20
首次发现
来源
相关事实
待验证当数据频繁变动、数据量不大或关系稀疏时，传统向量RAG比GraphRAG更经济，因为维护知识图谱需要持续进行实体抽取、关系对齐和图谱更新77% 相似待验证知识时时刻刻在变的场景不适合做RAG，而法律、政策类知识更新有明确周期在更新前保持稳定，适合导入知识库76% 相似待验证RAG可缓解知识截止（Knowledge Cutoff）问题，因为外部知识库可持续更新而无需重新训练模型74% 相似待验证RAG相比微调（Fine-tuning）成本低得多，微调需要大量标注数据和GPU算力，而RAG只需维护可持续更新的知识库72% 相似待验证基于向量数据库的RAG（检索增强生成）方案更擅长处理文档型知识，但对高度结构化的工程事实检索精准度和实时性往往不够理想71% 相似
引用此条事实
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