企业知识库该用提示词、RAG，还是微调？
制造业 AI 导入指南 · 03
企业知识库该用提示词、RAG，还是微调？
这三种方法不是高低等级，而是在解决不同问题。选错路线，常见结果是花了很多钱，答案仍然不能追溯。
提示词
适合定义角色、步骤、输出格式和检查规则。资料少、任务简单、规则稳定时，可以先从这里验证。
重点：把任务说清楚检索增强知识库
让 AI 回答前先从企业文件中找依据，适合会更新的产品、制度、SOP、案例与技术资料。
重点：来源、版本与权限微调
适合大量稳定范例下的固定行为、分类或表达习惯，不适合拿来记住每天变化的企业文件。
重点：稳定样本与持续评估企业知识库真正难的是资料治理
把文件全部丢进去，并不等于建立知识库。至少要处理：重复文件、过期版本、命名混乱、权限范围、扫描件品质、表格与图纸结构，以及谁负责更新。否则 AI 只是更快地把旧资料找出来。
制造业回答必须可以追溯
报价依据、材料规范、客户要求和作业标准都不适合“凭感觉生成”。比较可靠的设计应包含：显示引用来源、标示版本日期、找不到依据时拒绝回答、重要结果交由人员确认，并记录谁使用了什么资料。
先用提示词验证任务，用 RAG 连接企业知识，只有在证据充分时再考虑微调。
很多中小企业的第一步其实不是训练模型，而是整理资料与建立可追溯的检索流程。
同步电脑资料时怎么开始
先选一个受控文件夹或知识空间，不要直接同步整台电脑。设定资料负责人、允许纳入的类型、更新频率、权限与淘汰规则。试点期间保留原始文件链接，让使用者能够回到原文确认。
