第六章：Fine-tuning vs RAG vs Prompt Engineering——AI优化的三条路
本章难度：★★★★☆ | 预计阅读时间：40分钟
你将学到：三种AI优化方式的原理对比、各自适用场景、PM能主导的决策点、以及如何做出正确的技术路径选择
引言：三条路，一个目标
老板说：“让AI更懂我们的产品。”
你找了工程师，得到的方案有三种：
- “加个Prompt工程吧”
- “应该上RAG，知识库问答这个场景很适合”
- “得微调一下模型，让它学会我们的输出格式”
你一脸茫然：到底哪个是对的？
答案很简单：看情况。
但"看情况"不是推卸责任，而是要理解每种方式的本质。本章的目标，就是让你能说出"为什么这种情况应该用RAG而不是Fine-tuning"。
三个方式的一句话说清楚：
| 方式 | 一句话概括 | 类比 |
|---|---|---|
| Prompt Engineering | 教人"怎么问" | 给他一份工作指导，让他知道怎么理解你的问题 |
| RAG | 给人"查资料"的能力 | 给他一个 |