常见问题
*微调和RAG哪个更适合企业场景？*
两者互补而非替代。RAG适合知识密集型场景（如产品FAQ、合同查询），微调适合行为模式型场景（如特定格式的报告生成、行业术语的理解）。麦肯锡2025报告显示，88%的组织已在使用AI，但多数仍需针对性优化。我们的方案通常先通过RAG解决知识检索问题，再通过微调优化模型行为，两者结合效果最佳。
*企业自有数据量少，能否进行有效微调？*
可以。LoRA/QLoRA等参数高效微调技术仅需数百条高质量样本即可见效，全参数微调通常需要数千至数万条。关键在于数据质量而非数量——我们提供数据标注规范和清洗工具，帮企业从现有业务数据中提炼出高质量训练集。行业实践表明，500条精准标注的数据微调效果可优于5000条噪声数据。
*微调后的模型如何评估效果？如何避免过拟合？*
我们采用留出法（Hold-out）+交叉验证双重评估：将数据分为训练集、验证集和测试集，训练时在验证集上监控Loss曲线，出现上升趋势即触发早停（Early Stopping）。同时进行A/B测试，微调模型与基线模型在线对比实际业务效果。过拟合的典型信号是训练集准确率高但测试集准确率低，我们通过正则化和数据增强来规避。