RAG vs ICL：AI大模型的记忆术和临场发挥，谁才是最强辅助？

正文

想象一下，你去参加一场重要考试。

方法A：考前狂补资料，把所有可能用到的知识都带进考场，需要时立刻翻阅（这就是RAG，全称"Retrieval Augmented Generation"，检索增强生成技术）。

方法B：看几个典型例题，领悟解题思路，靠临场发挥（这就是ICL，全称"In-context Learning"，上下文学习）。

哪种方法更好？答案是：看情况！这正是当下AI领域最热门的两种技术路线。

就像现在爆火的ChatGPT，它回答问题时也在权衡用哪种方法。RAG就像是给AI配了个"超级外挂"，需要什么知识就去查什么资料，所以回答特别靠谱、够专业。而ICL则像是给AI看几个例子，让它自己悟出解题方法，更像人类学习的方式，更灵活自然。

来看个生动的例子：假设你是某手机店的店员，客人问："最新款GalaxyPhone 15有什么特点？"

用RAG的AI会立马查阅最新产品数据库："这款手机采用6.8英寸Dynamic AMOLED 2X显示屏，搭载最新骁龙8 Gen 2处理器，2亿像素主摄像头，5000mAh大电池支持45W快充，还新增了卫星通信功能..."（就像一个随身带产品说明书的专业销售）

用ICL的AI则会参考之前的对话经验回答："这款手机配备了大尺寸AMOLED屏幕，强大的三摄系统，支持5G，续航特别棒！"（像个经验丰富的导购，虽然不够精确，但更接地气）

有趣的是，这两种方式各有优劣：

• • RAG优势：信息准确、实时更新、细节到位

• • RAG劣势：需要建立和维护知识库、响应可能较慢

• • ICL优势：反应快速、语言自然、适应性强

• • ICL劣势：可能产生幻觉、细节不够准确

现在最强大的AI系统往往会把这两种方法结合起来使用。就像一个优秀的学生，既有扎实的知识储备，又能灵活运用。比如客服机器人，可以用RAG查询准确的产品参数，再用ICL调整回复的语气和形式，让对话既专业又亲切。

展望未来，AI领域这场"知识检索"与"上下文理解"的较量还将继续。但可以确定的是，就像人类既需要扎实的知识储备，也需要灵活的应变能力一样，AI的发展也将在这两个方向上不断突破。

下次当你与AI对话时，不妨留意它是如何在专业知识和灵活思维之间达到平衡的。或许，这正是AI超越传统服务模式的关键所在

写在最后

有一个很有趣的致力于简化AI应用开发的框架DSpy， 它提供了一种简单的提示词语法，抽象到极致，非常完美地展示了某一类提示词背后的核心思路。

可以总结成：给AI提供什么 -> 找AI要什么

问题 -> 答案

语法（没错，这就是整个需要写的提示词了）：question -> answer

后台实际生成的提示词:

Given the fields `question`, produce the fields `answer`.

---

Follow the following format.

Question: ${question}
Answer: ${answer}

问题, 上下文 -> 答案: 

这就是ICL的最底层原型了! 

如果让context动态从外部知识库获取，那就是RAG了，非常抽象，也非常准确。

语法（没错，这就是整个需要写的提示词了）：question, context -> answer

后台实际生成的提示词:

Given the fields `question`, `context` produce the fields `answer`.

---

Follow the following format.

Question: ${question}
Context: ${context}
Answer: ${answer}

关注不迷路