1）全量调参：
这种方法需要依赖高质量领域数据的大规模积累、高性能计算资源（如数百张 GPU/TPU 的集群），以及具备算法创新能力的研发团队。全量调参后的模型往往能够展现出极高的定制化水平，能够精准适配复杂场景需求，但其高门槛也决定了只有极少数企业具备这种能力。
2）领域微调：
微调需要对领域数据的深刻理解，结合高效的训练流程与任务目标设定。这种技术路径对领域数据的积累和处理能力提出了很高的要求，同时微调流程的优化与自动化也成为竞争中的关键。微调需要对领域数据的深刻理解，结合高效的训练流程与任务目标设定。这种技术路径对领域数据的积累和处理能力提出了很高的要求，同时微调流程的优化与自动化也成为竞争中的关键。适合资源有限、需求明确的经济性应用，例如中小型企业快速推出服务化产品。
3）API 服务集成：
尽管调用 API 的技术门槛相对较低，但其真正的壁垒在于如何结合业务场景的独特需求进行深度集成。这需要对业务逻辑的全面理解，能够设计高效的 API 调用逻辑，并解决数据流处理中的问题（如实时性、稳定性与安全性），从而实现大模型在特定场景中的落地应用。适合智能化探索和部分应用验证的场景，操作简便，开发周期短。
1）企业数据库对接：
数据库数据往往具有复杂的结构（如层级关系、非结构化字段），如何在不破坏模型语义生成能力的前提下对这些数据进行解析、检索、转换，是一个重要的壁垒。大模型与企业内部数据库对接，能够将静态的大模型赋予动态的知识扩展能力。
2）异构数据处理：
行业中存在大量同源异构数据（如表格、文档、图像等），而 RAG 技术可以通过多模态检索和生成能力对这些数据进行整合与优化处理。例如，在财务行业中，企业需要整合财务报表、合同文本和发票影像，这就需要 RAG 技术具备高度鲁棒的多模态处理能力，同时生成的结果还需满足合规性要求。
3）数据模态贯通：
通过提前打通数据模态和交互链路，可以使大模型快速、准确地理解场景需求，灵活调用历史信息。多模态数据链路的贯通需要解决模态转换中的信息丢失问题，例如将表格数据转换为语义文本时，如何保留数值精度和结构化信息。可以构建统一的多模态知识图谱，结合大模型的生成能力，为不同模态数据提供语义一致的生成方案，同时优化链路效率，减少数据在多次转换中的损耗。
