直接回答
先给出可以用于决策的结论
RAG在运行时从授权知识源检索内容，适合制度、产品、项目和事实经常更新的场景，也便于给出引用和按权限过滤。微调通过样本改变模型行为，更适合固定输出格式、领域表达、分类或工具选择，但不能可靠记住持续变化的事实，也不会自动解决权限和引用。很多效果问题其实来自任务定义、数据质量或评测不足，应先尝试提示、结构化输出、规则和RAG，再用独立测试集判断微调增益。
判断前需要确认哪些条件
同一个问题在不同企业、数据和项目阶段下可能有不同答案。建议先核对以下条件，再把网上的通用结论代入自己的项目。
问题主要是缺少最新知识还是任务行为不稳定是否需要展示来源并继承文档权限是否拥有合法、足量且高质量的训练样本模型更新、部署、评测和长期维护成本
建议按什么顺序推进
01
先明确目标与边界
建立任务集并测量基础模型质量。
02
验证关键依赖
先验证提示、规则和RAG能够解决多少问题。
03
形成可评审成果
对剩余稳定行为差距做小规模微调对比。
04
用真实结果决定下一步
使用独立测试集检查增益、泛化和副作用。
放到实际业务中如何理解
示例用于说明判断方法
客服需要回答经常更新的产品政策，应使用RAG读取最新资料并显示引用；如果模型总是无法按照企业固定JSON字段抽取工单类型，在有大量正确标注样本时可评估微调。最终仍需用规则校验关键字段。 示例不代表特定客户业绩，实际结论需要结合企业自己的业务量、样本、系统和责任边界验证。
最容易踩的坑
用微调记忆会频繁变化的企业事实
训练集和测试集混用，导致效果看起来虚高
忽略基础模型升级后微调资产需要重新评估
最终应该怎样验收或确认
用同一独立任务集比较基线、RAG和微调方案，记录目标指标、严重错误、引用、延迟和成本。微调还应交付数据说明、训练配置、模型许可、权重或适配器、评测结果和升级回退方法。
准备与供应商或内部团队沟通时，建议带上当前流程、代表性样本、现有系统、计划时间和预算等级。先把未知项明确标注，再决定采用诊断、PoC、固定范围项目或持续研发，通常比直接索要一个缺少边界的价格和工期更可靠。