當企業決定導入 本地 LLM + RAG，通常是因為這幾個原因：
- 資料不能上雲
- 使用頻率高，雲端成本失控
- 想要可控、可預期、可長期運作的 AI
- 希望把 AI 變成「日常工具」，而不是 Demo
但實務上你很快會發現：
本地 LLM + RAG 能不能成功，
關鍵不在模型，而在「架構與做法」。
這篇文章會整理 已被大量實戰驗證的最佳實務，幫你少走彎路。
先給結論（一句話版）
成功的本地 LLM + RAG，不是「把模型跑起來」，
而是「把推論、資料、記憶體與維運全部想清楚」。
一個重要前提：本地 LLM + RAG 是「推論系統」
請先牢記這件事：
本地 LLM + RAG = 長時間運作的推論服務
不是：
- 訓練系統
- Batch 任務
- 一次性程式
👉 你的設計思維，應該更像「企業服務系統」，而不是「研究實驗」。
最佳實務一：模型選擇「穩定 > 最大」
實務建議
- 優先選擇 7B / 8B 等級模型
- 使用成熟、社群大的模型
- 不追求最大參數數量
📌 原因很簡單：
- RAG 會補知識
- 模型負責理解與表達
- 穩定與可控比極限能力重要
最佳實務二：VRAM 預算一定要留「餘裕」
切記這個原則
模型大小 ≠ 實際 VRAM 使用量
VRAM 還會被：
- KV Cache
- Context length
- Framework buffer
吃掉。
實務經驗
- 7B 模型 → 16GB 只是「剛好」
- 24GB → 才叫「舒服可用」
👉 沒有餘裕的 VRAM，系統一定不穩。
最佳實務三：RAG 一定要放在推論層
正確做法
- 文件向量化：離線
- 查詢、檢索、組 context：推論時
- 不改模型、不微調知識
📌 這讓你可以：
- 即時更新文件
- 即時下架資料
- 不用重訓模型
👉 RAG 的價值，就是避免重訓。
最佳實務四：文件切分（Chunking）比你想像重要
常見錯誤
❌ 文件整篇丟進向量庫
❌ Chunk 太大，搜尋不準
❌ Chunk 太小，語意斷裂
建議做法
- 300–800 tokens / chunk
- 適度 overlap（10–20%）
- 保留章節與標題資訊
👉 Chunking 決定 RAG 的上限。
最佳實務五：Context 長度一定要「管起來」
原則
- 不要把所有搜尋結果全塞
- 設定 Top-K 上限
- 控制總 token 數
常見技巧
- 問題導向檢索
- 摘要後再塞
- 舊對話做 summarization
👉 Context 是最貴的資源。
最佳實務六：RAG 不是只有向量搜尋
成熟的 RAG 通常會加入：
- 關鍵字搜尋（BM25）
- 向量搜尋
- Reranker（交叉編碼器）
📌 這能大幅降低：
- 撈錯資料
- 幻覺
最佳實務七：一定要有「推論層保護機制」
必備機制
- 最大併發限制
- Request queue
- OOM 保護
- Timeout
📌 本地 LLM 掛掉，
所有人都會一起掛。
最佳實務八：監控比效能調校重要
至少要監控：
- VRAM 使用量
- Context token 數
- 回應延遲
- Error rate
👉 沒有監控的 AI，一定會在最忙的時候爆炸。
一個標準、可維運的本地 LLM + RAG 架構
推薦分層
- API / Gateway
- Inference Service（LLM）
- RAG Service
- Vector Database
- Document Pipeline
- Monitoring / Logging
👉 分層，是長期維運的關鍵。
一句話請直接記住
本地 LLM + RAG 的成功關鍵，
不是模型多大，而是「每一層都有邊界與控制」。
最後結論
本地 LLM + RAG 是一套「推論系統工程」，
不是單純的模型部署。
只要你：
- 管好 VRAM
- 管好 Context
- 把 RAG 放在推論層
- 有基本的監控與保護
👉 它會是一個 穩定、可控、長期省錢的 AI 平台。