在 AWS 上选 GenAI 定制方案时，最忌讳直接冲向微调，建议按「简单到复杂」的阶梯走

怎么判断该用 Prompt 还是 RAG 或微调？

很多团队在 AWS Bedrock 上部署时经常走极端：要么在 Prompt 工程上死磕两周，结果发现模型根本不认识业务私有域数据；要么直接上手 Fine-tuning，结果发现一个高质量的 System Prompt 就能在半天内解决问题。这种决策失误直接导致计算成本飙升，而且项目上线时间被无谓拖后。

最核心的逻辑是：只要能用简单的方案解决，就绝对不要升级到下一级。

定制化方案的三个阶梯

我把目前的定制路径分成了三个阶段，成本和控制力随之递增。

第一阶段：USE（直接使用，不动模型权重）
这是最轻量级的操作，只改变你与模型沟通的方式。

• 基础使用： 直接调用模型。
• Prompt 优化： 利用系统指令（System Instructions）、少样本学习（Few-shot）或思维链（Chain-of-thought）来引导输出。
• 工程化工具： 当生产环境涉及成百上千个 Prompt 时，手动调优太慢，建议用 Bedrock 的 Prompt Evaluation 来量化准确率和鲁棒性，或者用 Prompt Optimization 自动重写 Prompt，省掉手动试错的时间。

第二阶段：ENHANCE（增强，模型权重依然冻结）
这一步是在模型周围加「外挂」，不改变模型本身，但能给它喂数据。

• RAG（检索增强生成）： 将私有文档挂载到模型上，让它基于事实回答，解决幻觉问题。
• 缓存机制： 对高频且昂贵的 Prompt 进行缓存，降低成本。
• 知识蒸馏： 把大模型的知识迁移到更小、更快的模型中，兼顾性能和速度。

第三阶段：CUSTOMIZE（定制，修改模型权重）
只有前两步都跑不通，或者对领域专业度要求极高时才考虑。

• 微调（Fine-tuning）： 使用特定数据集训练。
• 从零训练： 成本最高，仅适用于极少数超大规模定制场景。

选型时的权衡逻辑

在 AWS 环境下操作时，你可以参考这个判断维度：

• 数据量： 如果只有几篇文档，用 RAG；如果有数万条高质量标注对，考虑 Fine-tuning。
• 成本： Prompt 优化几乎零成本 → RAG 涉及向量数据库存储 → 微调涉及昂贵的 GPU 训练时长。
• 控制力： 想要模型改变说话语气或严格遵守某种复杂格式？微调更强；想要模型掌握最新实时数据？RAG 是唯一选择。

总之，不要为了追求「硬核」而过度工程化。先试 Prompt，不行加 RAG，最后才考虑微调。