企业开始使用大模型以后常会遇到三类问题。回答需要结合内部资料模型却不知道最新内容输出格式经常变化人工要反复修改调用量上升以后费用和部署压力变得明显。蒸馏、微调和 RAG 都可能被提出来但它们处理的环节不同。选错路线训练工作做了不少原来的问题还在。先把四种方案放回各自的位置提示词优化改的是任务说明和调用方式适合模型能力已经够用只是指令写得不清楚的情况。RAG 在请求发生时检索外部资料把相关内容放进上下文重点解决知识来源和时效问题。微调会改变模型参数让它更稳定地遵循某种格式、风格或任务习惯。蒸馏则借助教师模型把特定任务上的行为迁移给学生模型目标通常是让一个更小、更容易部署的模型承担固定工作。这几个概念会同时出现。企业可以先用 RAG 提供资料再用教师模型生成带有资料依据的训练样本最后把稳定任务蒸馏到小模型。也可以只做微调不做蒸馏。关键在于先判断眼前的麻烦发生在知识、行为还是运行成本上。先看问题来自知识还是模型行为假设一个售后系统每天都要回答产品规则。规则每周更新模型答错往往是因为拿到的资料已经过时。此时优先检查文档切分、检索召回和引用位置训练一个小模型不能自动获得下周的新规则。资料更新频率越高RAG 越值得先做。如果资料相对稳定问题变成输出字段经常缺失或者客服团队要求模型始终用固定格式回复微调可以进入比较范围。训练样本需要覆盖真实输入和错误样本验收也要围绕字段完整性、格式合规率和人工修改比例展开。如果任务已经稳定调用量长期存在企业还希望减少远程调用、缩短处理链路或在专用环境运行蒸馏才有明确的评估理由。蒸馏带来的收益要和数据生产、教师调用、训练、评测、部署以及维护投入一起计算。一张选择清单比争论术语有用项目评审时可以让业务和技术人员逐项回答下面的问题。任务依赖的知识是否每天或每周变化。输出是否有固定字段、固定格式和明确的错误边界。当前请求中有多少属于长期重复的同一类任务。结果能否用业务指标验收不能只说“看起来不错”。学生模型准备部署在哪里是否有明确的资源限制。复杂和高风险请求是否允许继续交给大模型。前两项指向 RAG 或微调中间两项决定蒸馏是否有训练基础最后两项决定模型路由和部署方案。答案不必只对应一种技术很多企业最后采用的是组合方案。用同一批样本做小规模比较不要先凭印象决定路线。可以抽取一批经过授权和脱敏的真实请求包含常见输入、边界输入和历史失败输入。先记录现有大模型或人工流程的结果再分别测试纯提示词、RAG、候选小模型和微调或蒸馏版本。比较时至少保留四类记录。第一类是任务效果例如字段完整性、分类错误和引用正确性。第二类是运行成本包括教师调用、人工复核和推理资源。第三类是响应表现例如等待时间和超时情况。第四类是维护工作记录资料更新、数据重做和模型回归需要谁负责。如果团队需要统一调用多个候选教师模型可以把 147AI 放在第一轮接入测试中利用统一接口和调用记录比较同一批样本的输出。它能承接多模型接入和调用过程记录企业仍需自行完成数据授权、业务验收和上线审批具体模型与接口能力要按当前页面确认。选型之后还要给方案留出口企业很少能让一个学生模型接管所有请求。稳定的分类、抽取和格式化任务可以交给小模型涉及实时知识、复杂推理或高风险判断的请求保留大模型边界模糊的请求进入人工复核。路由规则需要写进测试用例模型切换后重新跑一遍关键样本。文章引用的技术依据包括 PyTorch 的知识蒸馏教程、Meta 关于语言模型蒸馏的说明、Hugging Face 的蒸馏实践文档以及 Google Cloud 对 RAG 场景的介绍。它们共同说明了教师与学生模型的关系、合成数据蒸馏的常见流程、微调和蒸馏的区别以及检索增强的适用位置。具体方案仍应以企业自己的数据和验收标准为准。如果今天只能做一件事先把问题分成知识更新、行为稳定和运行成本三类再用一批真实样本比较路线。这样得出的决定通常比先选一个流行技术名词更接近项目实际。
