AI产品的技术路线选择：提示词、RAG与模型微调

十大品牌 2025年10月19日 11:33 0 aa

文章聚焦 AI 产品的技术路线选择，分析提示词、RAG、模型微调三大路线的特点与适用场景，指出 SaaS+AI 竞争核心是技术与场景的适配而非技术先进度。通过分阶段组合策略与护城河构建逻辑，为企业根据发展阶段、数据资源选择合适 AI 路线提供实操指引。

大语言模型暴发以来，我见过太多公司陷入 “AI功能堆砌” 的陷阱 —— 打开产品界面，“智能助手”、“自动生成” 的按钮随处可见，但没解决客户为什么要用的价值问题。

这股以为“接入AI就赶上了时代快车”的想法，正在让SaaS+AI沦为新的同质化竞争重灾区。

真正的 SaaS+AI 玩家，早已跳出 “技术炫技” 的误区。有的企业用 “提示词+公有云大模型” 撑起 AI 面试官的规模化落地；有的产品则靠 “小模型+微调”实现自动记账场景，两者选择截然不同却同样成功——这背后藏着 SaaS 公司选择 AI 技术路线的核心逻辑：不是比谁的技术更先进，而是比谁的技术更贴合场景、更能转化为客户价值。

一、三大AI技术路线的特点

在硅谷，Prompt / RAG / 微调这三条 AI 路线的选型，已经形成比较成熟的实践模式和经验教训。

Prompt + API 为主很多早期阶段或者快速迭代的产品，直接用大型模型（OpenAI, Anthropic, Llama-系开源等）+ prompt 设计来试市场。速度快，投入低。比如 Notion AI、Coda 等工具，在初期很多功能都是基于 API + prompt +用户反馈迭代做出来。市场验证快，功能铺设快。

RAG（检索增强）作为增强事实性与私有知识的手段当有“企业有自己文档 /内容 /政策 /合同 /知识库”的情况，就加入 RAG。RAG 常常被用于客户支持、内部知识问答、合同分析、政策问答等场景。它在很多公司是“Prompt 模型 + 检索知识库 + prompt 工程”的组合。

在高要求／垂直领域中做微调当客户需求对准确性／一致性／风格／专有领域知识要求高的时候，会考虑微调。比如法律、医疗、金融这些行业。案例里比较典型的有法律 AI （如 Harvey）就是微调法律案例库的模型，这种模型在律师用户中被偏好。硅谷里这些公司一旦规模和收入到一定程度，就开始做微调。我把3个技术路线列表对比如下：

实际运用中，三条路线在很多产品里是混合使用的。在具体一个产品的落地不同阶段里，可以遵循“Prompt 验证 → RAG 加知识库 → 在关键模块／高频任务上微调”这样的演进路径。

二、分阶段组合策略：SaaS 公司的 “AI 路线图”

成功的 SaaS+AI 产品，从来不是 “押注单一技术”，而是 “按阶段动态组合工具”。

1. 初创期：提示词为主，RAG 为辅，用最低成本验证需求

初创期的核心目标是 “活下去”，必须用最小的投入确认 “客户愿意为 AI 功能付费”。这时候的技术组合逻辑是 “提示词搭框架，RAG 补基础认知”。

对初创 SaaS产品来说，这个阶段要避免两个误区：一是不要追求 “完美功能”，能用提示词实现 80% 的需求就够了；二是不要过早自建知识库，优先用公开数据或客户自愿提供的基础资料，降低 RAG 的搭建成本。

2. 成长期：RAG + 轻量微调，平衡体验与成本

当客户量突破一定数量（例如100家），就需要提升 AI 功能的 “体验质感”，避免因效果差导致流失。这时候的技术组合逻辑是 “RAG 做知识覆盖，轻量微调解决高频痛点”。

这个阶段的关键是 “聚焦高频场景”，不要贪多求全。挑出客户使用最多、投诉最多的 1-2 个场景做微调，既能快速看到效果，又能控制成本。

3. 成熟期：微调为主，提示词 + RAG 补位，构建不可替代的竞争力

当 SaaS 公司进入成熟期，客户的 “替换成本” 就成了核心竞争力。这时候的技术组合逻辑是 “微调做核心决策，提示词 + RAG 做规范和补充”，形成 “专业 + 高效 + 稳定” 的闭环。

这个阶段的核心是 “把数据资产转化为定价权”。通过微调让 AI 功能的效果远超竞品，再结合 RAG 和提示词提升稳定性，最终支撑更大的客户价值并提高客单价/ARR。

三、微调的落地陷阱：不是所有 SaaS 都适合 “all in 微调”

虽然微调是成熟期的核心，但很多 SaaS 公司在落地时，都会陷入 “技术冲动” 的陷阱 —— 盲目投入微调，结果效果差、成本高，反而拖累业务。

本号之前详聊过3个SaaS+AI产品：北森AI面试官、慧算账记账Agent、数美内容审核Agent，他们中有的产品的核心能力来自微调的，也有的来自Prompt+RAG，都可以取得优秀效果。

1. 先问 “数据够不够”：没有 1 万条标注数据，别碰微调

微调的效果，本质是 “数据质量 × 数据量” 决定的。

本号之前文章讲过，慧算账能把小模型调到 94% 的准确率，核心是有 2 亿条真实记账数据；而如果数据量不足，微调的效果可能还不如提示词。

目前的经验值是：垂直场景的标注数据至少要达到 1 万条，且覆盖 80% 以上的核心需求，微调才有意义。

对数据不足的 SaaS 公司，不如先做 “数据积累”：通过产品功能引导客户产生标注数据（如让会计对 AI自动记账结果做出 “确认/修改”），或与行业协会合作获取公开数据，等数据量达标后再启动微调。

2. 再算 “成本账”：隐性成本可能吃掉利润

很多 SaaS 公司只看到 “微调单次成本低”，却忽略了合规、维护等隐性 “长期维护成本”。对 SaaS 公司来说，“性价比” 永远比 “技术先进” 更重要。

3. 最后看 “场景匹配度”：非核心场景的微调都是浪费

不是所有场景都需要微调。如果强行微调，不仅效果提升有限，还会增加成本。

判断场景是否需要微调，有一个简单的标准：该场景是否直接影响客户的核心业务结果。自动记账直接影响客户的财务合规，自动记账的被采纳率低于90%则无法被人类会计接纳，必须微调；而一场 AI 初筛面试与人类面试官的一致性达到70%就可以接受，不影响最终录用决策，就没必要微调。

四、关于护城河

有硅谷那边的博主质疑中国软件公司为何总要想护城河？

我留言回复她：这与中国在世界贸易格局中的位置有关。在一个每个客户都在严控成本的战场上，没有护城河的产品会在3个月内被复制、6个月内被打成低价红海。

而SaaS+AI 的护城河从来不是技术名词本身，而是技术能否锚定对手拿不走的资源。

单独从AI产品的角度看，护城河只有两条：

行业/领域深度认知。例如，北森在测评等人才研究上20多年的积累，使其在AI面试产品设计上具备了巨大的认知优势。
独有数据飞轮。例如，数美目前每天处理数十亿张图片和文本，十年来积累了万亿次过滤。数据飞轮效应令新玩家难以入场。

相对于谁都可以用AI技术做出的新产品来说，以上者两条才是真正的壁垒。

可能有技术出身的朋友不同意我的这个看法。毕竟自己动手做了那么久，突破了那么多AI技术难关，怎么会没有护城河呢？

但咱们回想一下，30年来在国内有哪个产品只用技术就征服了市场？你在技术上的突破、产品体验的优化，是做出好产品的基础，但如果没有认知和数据托底，这些成果很容易被竞品模仿 —— 它们能抄你的‘AI 面试流程’，却抄不走你 20 年的人才测评逻辑；能搭你的‘数据处理框架’，却搭不出你万亿次过滤的飞轮。这也是为什么在三个技术路线上，我会更倾向模型微调—— 因为微调的本质，就是把“行业认知”和“独有数据”一起焊进模型参数，让技术路线和护城河深度绑定。而RAG路线虽然也包含了“行业认知”，但缺少“数据飞轮”的保护。仅提示词的路线则非常单薄。