让AI读懂你公司的知识库，正成为企业降本增效的共识。但在技术路径上，企业常面临一个核心抉择：是选择RAG，还是投入做本地微调？ 场景一：RAG，就像一位“离不开小抄的同事” 如何工作：你问他“公司产假规定多少天？”，他不会凭记忆回答，而是会立刻、熟练地翻开手册，找到人力资源部的具体条款，然后准确地告诉你。 优势：对于有明确答案、资料易于查找的简单问题，他反应迅速，且答案精准，因为一切都有据可查。 但一遇到复杂问题，麻烦就来了。 比如，你问：“我们审计的一家高新企业，研发费用里人员工资占比超过了60%，而且有人同时负责多个项目。根据我们过去的申报案例，最常用且成功的费用分摊方法是哪种？” 这位“带小抄的同事”瞬间头大。他需要从手册里精准翻出至少三部分内容：“研发费用占比的政策红线”、“多项目工时记录的管理规范”、以及深藏在历史档案里的“过往成功申报案例”。 只要有一页没找到，或者找错了版本，他给出的答案就可能漏洞百出。更致命的是，如果他为了解答难题，需要把这本包含了公司全部机密的“手册”内容发送出去求助，你将面临巨大的数据泄露风险。 这就是RAG的典型短板：处理复杂逻辑问题时易出错，且存在隐私安全隐患。 场景二：RAG + 本地小模型，好比给他配了个“内部助理” 如何工作：现在他不用把手册内容传出去了。他依然负责翻小抄，找到相关内容后，由身边的“内部助理”帮忙梳理和组织答案。 优势：机密资料全程不触网，隐私安全得到了极大保障。 然而，核心瓶颈依然存在：翻小抄的人本身能力没变。 面对那个复杂的费用分摊问题，他依然可能在浩如烟海的手册里漏找、错找关键信息。如果他自己都没找到“过往申报案例”那最关键的一页，那么再聪明的“内部助理”，也巧妇难为无米之炊，给出的答案依然不靠谱。 所以，‘RAG+本地小模型’解决了安全问题，但没解决复杂场景下的‘找得准’问题。” 我们把《公司全机密资料手册》中关于“审计申报”的业务精髓——包括所有的成功案例、政策解读、操作规范——系统性地提炼出来，做成培训教材，让他集中学习、反复练习，直到把这些知识真正内化成自己的“肌肉记忆”和“业务直觉”。 特训之后，再看他的表现： 当同样那个复杂的费用分摊问题抛过来时，他不再需要手忙脚乱地乱翻手册。因为“人员工资占比要求”、“多项目分摊技巧”、“过往申报惯例”这些知识点，早已深深刻在他的脑子里。 他能直接调用所学，快速、有条理地组织答案。即使某些细节需要确认，他也能凭借特训出的“业务直觉”，精准定位到手册中的关键部分，而不会迷失在海量信息中。 更重要的是，整个“特训”过程都在公司内部完成，所有核心数据不出本地，安全壁垒极高。
选择RAG：当你的业务问题相对简单、标准，答案易于查找，且对快速上线有要求时，RAG是一位成本可控的“快枪手”。 选择本地微调：当你的业务逻辑复杂、专业度高，需要AI深度理解你的业务逻辑、行业术语和历史经验，并且对数据隐私与安全有极高要求时，本地微调是构建你企业专属AI核心竞争力的不二之选。 它培养的不再是一个离不开小抄的助手，而是一位真正懂你业务、能扛事、可信任的“专业骨干”。 最终，技术的选择服务于业务的目标。你的AI，是需要一个“临时工”，还是一位“老员工”？答案，就在你对业务深度的追求之中。
