HTTPS reverse proxy has become a standard architecture in modern enterprise environments. Common use cases include: When choosing a reverse proxy, two names dominate almost every discussion: This article does not focus on simplistic claims like “which one is faster,” but instead compares how Apache and Nginx behave differently when acting as an HTTPS reverse…
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Apache vs Nginx：HTTPS Reverse Proxy 的差異與選擇實務
在企業環境中，HTTPS Reverse Proxy 幾乎是標準配備，用途包含： 而在實務上，最常被拿來比較的兩個選項就是： 這篇文章不從「誰比較快」這種單點結論出發，而是從 HTTPS Reverse Proxy 的實際行為、設定模式與維運差異，來幫你判斷該選哪一個。 一、先說結論（給忙碌的管理者） 情境 較適合 已大量使用 Apache、.htaccess、PHP Apache 高併發、API Gateway、Cloud-native Nginx 複雜存取邏輯、舊系統整合 Apache 輕量、純反向代理、效能優先 Nginx 👉 沒有誰全面勝出，只有適不適合。 二、Reverse Proxy 架構示意 Browser│ HTTPS▼Reverse Proxy (Apache / Nginx)│ HTTPS▼Backend Services 在 HTTPS Reverse Proxy 中，Proxy 本身同時扮演： 這一點在 Apache 與 Nginx 的實作方式上，有明顯差異。 三、核心差異一：架構模型（Process vs Event） Apache：Process / Thread-based 優點 缺點…
Apache HTTPS Reverse Proxy with Self-Signed or Internal CA Certificates: Best Practices
In enterprise environments, it is very common to see the following architecture: This raises an important and often misunderstood question: 👉 Does Apache trust a backend HTTPS service using a self-signed or internal CA certificate?If not, what configuration is required? The short answer is: Apache does not trust it by default, and proper configuration is…
Apache 反向代理 HTTPS：後端使用自建憑證時，該如何正確設定信任？
在企業內部環境中，我們常會遇到這樣的架構需求： 這時就會產生一個很關鍵的問題： 👉 Apache 連線到後端 HTTPS 時，是否會信任該自建憑證？需要額外設定嗎？ 答案是：需要，而且設定方式會直接影響整體安全性。 一、先理解一個關鍵觀念 在這個架構中： 也就是說： Apache 本身必須「驗證後端 HTTPS 憑證」 而 Apache 預設 只信任系統 CA（像 Let’s Encrypt、GlobalSign）👉 不會信任你公司自建的 CA 二、整體架構示意 Browser│ HTTPS (Public Cert)▼Apache Reverse Proxy│ HTTPS (Internal / Self-signed Cert)▼Backend Service 三、推薦做法（✅ 正確且安全）：把自建 CA 加入 Apache 信任鏈 1️⃣ 啟用 HTTPS Proxy 功能 這是基本條件，沒有它 Apache 不會用 SSL 方式連後端。 2️⃣ 啟用「完整憑證驗證」（強烈建議）…
RAG vs Fine-Tuning: Which One Should You Actually Use?
When organizations adopt LLMs, one question almost always appears early: “Should we use RAG, or should we fine-tune the model?” This question is often misunderstood because many assume RAG and fine-tuning are alternatives. They are not. 👉 RAG and fine-tuning solve fundamentally different problems. This article explains the difference in plain terms—so you don’t waste…
RAG vs Fine-tuning：到底該用哪一個？
在企業導入 AI 時，幾乎一定會遇到這個選擇題： 「我們是要用 RAG，還是要做 Fine-tuning？」 這個問題之所以常被問錯，是因為很多人以為它們是互相替代的方案。事實上—— 👉 RAG 和 Fine-tuning 解決的是「完全不同的問題」。 這篇文章會用白話＋架構角度，幫你一次搞清楚。 先給結論（一句話版） RAG 解決的是「模型不知道資料在哪裡」，Fine-tuning 解決的是「模型不知道該怎麼做事」。 如果你把問題分清楚，答案通常會自己出現。 先釐清兩者在做什麼（非常重要） 🔎 RAG（Retrieval-Augmented Generation） 👉 本質是：即時資料注入（Inference 行為） 🧠 Fine-tuning 👉 本質是：模型能力調整（Training 行為） 用一個最直覺的比喻 RAG 就像「考試時可以翻資料」Fine-tuning 就像「把解題方法背起來」 什麼情況「一定要用 RAG」？ 適合 RAG 的典型場景 📌 為什麼？ 👉 這些資料「不該被學進模型」。 什麼情況「適合 Fine-tuning」？ 適合 Fine-tuning 的典型場景 📌 這些特點是： 👉 能力，才值得被訓練進模型。 把 RAG 拿去做…
Best Practices for Local LLM + RAG
Organizations usually choose local LLM + RAG for very practical reasons: Very quickly, teams discover a hard truth: The success of local LLM + RAG depends far more on architecture and practices than on the model itself. This article summarizes field-tested best practices to help you avoid costly mistakes. One-Sentence Takeaway A successful local LLM…
本地 LLM + RAG 的最佳實務
當企業決定導入 本地 LLM + RAG，通常是因為這幾個原因： 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： 👉 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 📌 原因很簡單： 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： 吃掉。 實務經驗 👉 沒有餘裕的 VRAM，系統一定不穩。 最佳實務三：RAG…
Why RAG Should Always Live in the Inference Layer
When teams start adopting RAG (Retrieval-Augmented Generation), a common question appears: “Should RAG be part of training?”“Should we fine-tune the model with our documents instead?” Before going any further, here is the most important conclusion: 👉 RAG almost always belongs in the inference layer—not the training layer. This is not a tooling limitation.It is a…
RAG 為什麼一定要放在推論層？
在導入 RAG（Retrieval-Augmented Generation）時，很多團隊會問： 「RAG 是不是該在訓練時就一起做？」「要不要把文件直接餵進模型裡微調？」 如果你也有這些疑問，先給你一個非常重要的結論： 👉 RAG 幾乎一定要放在「推論層」，而不是訓練層。 這不是工具限制，而是 架構本質。 先給結論（一句話版） RAG 的任務是「即時取資料、即時組 context」，這件事只存在於「推論」，不屬於「訓練」。 先釐清一個常見誤解：RAG ≠ 讓模型記住資料 很多人以為 RAG 是： 「讓模型把公司文件『學進去』」 這其實是 錯的期待。 RAG 真正在做的是： 換句話說： RAG 是即時餵參考資料，不是長期記憶。 為什麼 RAG 天生屬於推論層？ 因為 RAG 的三個核心動作，全部都是 推論行為。 ① RAG 是「即時查詢」，不是離線學習 RAG 的第一步是： 📌 關鍵是「現在」。 👉 這種動態行為，不可能放在訓練階段完成。 ② RAG 的輸出只影響「這一次回答」 RAG 的文件： 📌 這代表： 👉 這完全符合「推論」的定義。 ③…