针对特定领域对模型进行微调和使用外部检索系统有各自独特的目标，两者各有取舍。微调模型是在领域特定数据上训练，将知识直接嵌入其参数中，使其无需外部查找即可生成答案。相比之下，检索系统从结构化数据库或文档语料库中动态获取相关信息，允许模型纳入最新或更广泛的知识。关键区别在于知识存储的位置：微调将知识内化，而检索依赖于外部访问。例如，一个在临床笔记上微调的医疗聊天机器人可能流利地回答常见诊断问题，而一个检索增强系统可以从维护的数据库中提取最新的药物指南。
要评估其差异，应关注知识范围、准确性和适应性至关重要的场景。例如，在以下方面测试这两种方法：(1) 模型微调时使用的领域内问题，(2) 超出其训练数据的领域外或更新的问题，以及 (3) 需要实时更新的动态内容。微调模型可能在领域内查询（例如，根据历史数据诊断常见疾病）方面表现出色，但在较新的主题（例如，2023 年后的治疗方案）或其训练集中没有的非常具体的边缘情况上可能会失败。然而，如果外部数据源得到更新，检索系统可以处理较新或小众的查询，但可能难以从检索到的片段中综合出复杂的答案。在这些类别上的准确性、延迟和响应一致性等指标将突出其权衡。例如，微调可能会产生更快的推理速度，但在时间敏感的任务上性能会下降，而检索会增加延迟，但对于不断变化的知识能保持准确性。
具体的评估示例可以包括测试一个法律咨询系统。在过去案例法上训练的微调模型可能有效回答一般性问题，但在最新的法院判决或特定司法管辖区的细微差别上可能会失败。与法律数据库配对的检索系统可以引用较新的判例，但如果检索结果碎片化，可能会产生连贯性较差的答案。测量准确率（答案的正确性）和召回率（解决各种查询的能力）将揭示差距。此外，通过模糊或多跳问题（例如，“X 法律在 2024 年如何应用于情景 Y？”）进行压力测试，可以显示微调模型是否由于知识差距而产生幻觉，而检索系统如果文档匹配不精确，可能会遗漏上下文。这些测试强调，微调优先考虑在已知数据范围内的速度和连贯性，而检索则提供灵活性，代价是复杂性和对外部数据质量的依赖。
