SFT（监督微调）和 RAG（检索增强生成）是自然语言处理领域中与大模型应用相关的两种不同技术，它们存在以下一些差异：
原理方面
- SFT：
基于已有的预训练语言模型（比如常见的 GPT 系列、BERT 等预训练模型基础），利用带有标注信息的数据集，通过在预训练模型基础上继续进行有监督的训练，也就是微调模型的参数，让模型学习到针对特定任务的知识和模式，使其更贴合具体的业务场景，例如将一个通用的语言模型微调为适合医疗问诊回答的模型。
- RAG：
它将信息检索与语言模型生成能力相结合。在运行时先从外部的知识库（可以是文档库、数据库等各种形式存储的知识集合）中检索出与输入问题相关的信息片段，然后将这些检索到的内容作为额外的上下文提供给语言模型，辅助语言模型生成更准确、贴合实际知识需求的回答内容，并非是对模型本身的参数进行调整。
数据利用方式
- SFT：
需要提前准备好符合特定任务要求、经过精心标注整理的数据集，在训练阶段一次性地将这些数据输入到模型中，让模型根据数据里标注的内容和数据的分布规律等来调整自身参数，整个过程中训练数据是相对固定的，训练完成后模型就具备了相应任务的处理能力（后续可以再基于新数据重新微调更新）。
- RAG：
重点在于实时的检索环节，每次有输入需求时，都会动态地去外部知识库中查找匹配信息，不同的输入对应的检索结果不同，也就是每次利用的数据都是根据具体的输入实时筛选出来的，知识库可以不断更新扩充，相应地检索到的内容就会随之变化，为生成回答持续提供不同的辅助信息。
模型适应性和灵活性
- SFT：
微调后的模型对于其训练时所针对的特定任务场景有较好的表现，但如果要应用到其他不同的任务领域，往往需要重新收集对应任务的数据再次进行微调，模型的迁移能力相对受限，不太容易快速适应全新的、未经过微调的任务类型。
- RAG：
只要外部知识库有相应的知识储备，就能通过检索环节为不同类型的问题提供相关上下文，模型本身不需要针对每个新任务都进行专门的参数调整，所以能相对灵活地应对多样化的、跨领域的问题，适应性较强，尤其适合知识更新频繁、需要结合大量最新知识来回答问题的场景。
对知识更新的响应速度
- SFT：
若要更新模型所掌握的知识，需要重新收集整理新的数据，重新进行微调训练过程，这个过程通常较为耗时，并且可能涉及到一定的计算资源投入等，很难做到实时更新知识内容。
- RAG：
只要更新外部知识库中的内容，下一次检索时就能利用到新的知识，能够较为迅速地将最新的知识融入到生成的回答中，所以对于知识更新的响应速度较快，便于及时跟上知识领域的变化。
应用场景偏好
- SFT：
比较适合相对固定、明确的任务场景，例如将语言模型微调为特定的客服聊天机器人（只处理某类产品的咨询）、特定体裁文章的写作助手等，在这些场景下，任务的范围和要求相对清晰稳定。
- RAG：
更适用于需要结合大量实时知识、领域跨度较大的场景，比如企业内部的知识问答系统（涵盖多部门、多业务领域知识）、学术研究辅助问答（需要结合最新的研究成果等）等场景，能充分发挥其实时检索知识并生成准确回答的优势。
总之，SFT 和 RAG 各有特点，在不同的自然语言处理应用场景中都发挥着重要作用，开发者可以根据具体的业务需求和资源情况等来选择使用哪种技术或者将两者结合运用。
