选择合适的大模型，提升企业AI能力，坦白说，这并非一件简单的事。核心其实就围绕几个关键方法：提示工程与上下文添加、检索增强生成（RAG）技术，以及微调模型。这三者各有侧重，企业可以根据自身情况灵活组合，才能真正让大模型为业务服务。

面对生产中部署大模型（LLM）的需求，市面上有不同训练程度、复杂度、成本和质量的模型可供选择。如何从LLM那里获得想要的结果？这里的关键在于，不同的方法对应的场景和投入完全不同。下面来逐一拆解。

提示工程并附加上下文

这是最具成本效益的起步方式。你看，预训练过的LLM在通用自然语言任务上表现已经足够惊艳，甚至只需要一个简短提示——比如一个未完成的句子或一个问题——就能触发所谓的“零样本”学习。但问题在于，用户越是能组织起详细的请求，并附上相应的示例（也就是上下文），模型给出的答案就越精准，越接近用户的预期。如果提示里只包含一个示例，这叫“一次性”学习；包含多个，就是“少量学习”。说白了，你给的“素材”越丰富，AI的“发挥”就越靠谱。

检索增强生成（RAG）

LLM有个天然短板：它只能基于训练时“见过”的数据来作答。这意味着，它对训练之后发生的新事实一无所知，更别说访问企业内部的非公开信息了。如何破局？答案是检索增强生成（RAG）。这是一种在考虑提示长度限制的前提下，利用外部数据（比如以文档块形式存在）来增强提示的技术。具体怎么实现？借助矢量数据库工具，比如Azure矢量搜索，它能从各种预定义数据源中检索出有用的信息块，动态地添加到提示上下文中。

当企业缺乏足够数据、时间或资源去微调LLM时，这个技术特别有用。它能显著提升特定工作负载的性能，同时有效降低模型“捏造”内容的风险——也就是那些脱离现实甚至有害的“幻觉”。

微调模型

微调则是另一条路。它利用迁移学习，让预训练模型“适应”特定的下游任务或解决某个具体问题。和少样本学习或RAG不同，微调的产出是一个全新的模型——权重和偏差都被更新了。这需要一套由输入（提示）和对应输出（完成）组成的训练示例。那么，什么情况下应该优先考虑微调？

首先，企业希望用微调过的、功能相对精简的模型（比如嵌入式模型）来替代高性能大模型，从而在成本和速度上获得优势。其次，延迟是关键考量，某些场景不允许使用过长的提示，或者能从模型学到的示例数量受提示长度限制。最后，企业需要有大量高质量数据、基础事实标签，以及维持这些数据长期更新的资源，才能保证模型持续有效。

训练大模型

从头开始训练一个大模型，无疑是技术栈里最硬核、也最复杂的一环。它需要海量数据、顶尖的研发团队和充沛的计算资源。除非企业拥有极其聚焦的垂直领域用例，并且积累了丰富的领域专有数据，否则一般不建议考虑这个选项。毕竟，投入与产出之间，需要非常谨慎的权衡。