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）
- 不改模型
- 不動權重
- 即時取資料，塞進 context
- 只影響「這一次回答」
👉 本質是：即時資料注入（Inference 行為）
🧠 Fine-tuning
- 會改模型權重
- 需要訓練
- 資料被「學進模型」
- 影響所有未來回答
👉 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」
- 資料常變 → 翻資料比較合理
- 方法固定 → 背起來比較有效
什麼情況「一定要用 RAG」？
適合 RAG 的典型場景
- 公司內部文件
- SOP / 規章 / 合約
- ERP / EIP / 流程說明
- 法規、政策、公告
- 資料會變、會刪、會更新
📌 為什麼？
- 不想每改一次文件就重訓
- 需要即時生效
- 需要可回收、可控
👉 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
- 回答風格（語氣、格式）
- 固定流程（填表、摘要、分類）
- 特定任務能力（抽取欄位、判斷）
- 專業語言用法（醫療、法務語境）
📌 這些特點是：
- 不常變
- 高度一致
- 屬於「能力」而非「資料」
👉 能力，才值得被訓練進模型。
把 RAG 拿去做 Fine-tuning，會發生什麼？
這裡直接說結果，避免你踩坑。
❌ 問題一：成本爆炸
- 文件一多，訓練成本直線上升
- 每次更新都要重來
❌ 問題二：資料過期、不可逆
- 舊資料學進去，刪不掉
- 合規、法務風險極高
❌ 問題三：效果其實不一定更好
- 文件品質不齊
- 噪音被學進模型
- Debug 非常困難
👉 這正是 RAG 被發明出來的原因。
那只用 RAG、不 Fine-tune 行不行？
可以，而且很多時候就夠了。
但如果你發現：
- 模型常常「聽不懂你要它幹嘛」
- 回答格式不穩
- 邏輯步驟亂跑
👉 那問題不是資料，而是能力不足。
最實務、也最推薦的做法：兩個一起用
正確分工應該是：
- Fine-tuning：
- 教模型「怎麼回答」
- 教格式、流程、風格、邏輯
- RAG：
- 提供「現在要用的資料」
- 文件、知識、事實來源
👉 能力靠訓練，知識靠檢索。
一張表幫你快速選
| 問題類型 | RAG | Fine-tuning |
|---|---|---|
| 資料常變 | ✅ | ❌ |
| 需要即時更新 | ✅ | ❌ |
| 回答格式不穩 | ❌ | ✅ |
| 特定任務能力 | ❌ | ✅ |
| 合規 / 可回收 | ✅ | ❌ |
| 成本可控 | ✅ | ❌ |
一句話請直接記住（超重要）
不要用 Fine-tuning 解決資料問題，
也不要用 RAG 解決能力問題。
最後結論
RAG 和 Fine-tuning 不是二選一，
而是各司其職。
- 資料問題 → RAG
- 能力問題 → Fine-tuning
- 企業實務 → 兩者搭配
只要你照這個原則走，
幾乎不會走錯架構。