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：
- 不改模型
- 不改權重
- 不重新訓練
👉 只是在「回答前，幫模型補資料」
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：
- 根據使用者問題
- 即時做向量搜尋
- 撈出「現在最相關」的文件
📌 關鍵是「現在」。
- 文件會變
- 問題會變
- 答案的參考依據會變
👉 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：
- 只被塞進 prompt / context
- 用完就丟
- 不影響模型權重
📌 這代表：
- 沒有學習
- 沒有記憶累積
- 沒有模型變化
👉 這完全符合「推論」的定義。
③ RAG 要的是「最新資料」，不是「歷史資料」
如果你把資料丟進訓練或微調：
- 新文件 → 要重訓
- 文件修正 → 要重訓
- 文件刪除 → 幾乎不可逆
📌 對企業來說，這是災難。
👉 RAG 放在推論層，才能做到：
- 文件即時更新
- 不動模型
- 風險最低
把 RAG 放在訓練層，會發生什麼事？
這裡直接列出 實際會踩到的坑。
❌ 問題一：成本爆炸
- 訓練 / 微調要 GPU
- 每次資料變動都要重跑
- 成本隨文件量線性成長
👉 RAG 的價值正好是「避免重訓」。
❌ 問題二：資料過期、不可回收
- 舊資料學進模型
- 想刪卻刪不掉
- 法規、合約、政策變更風險極高
👉 推論層 RAG 可以立刻下架資料。
❌ 問題三：模型行為不可控
- 文件品質不一
- 訓練後偏差難以修正
- Debug 成本極高
👉 RAG 讓錯誤是「一次性的」，不是永久性的。
正確的 RAG 架構長什麼樣？
一個標準、可維運的 RAG 架構應該是：
- 使用者提問
- 向量化 Query
- 向量資料庫搜尋
- 挑選 Top-K 文件
- 組成 Prompt / Context
- 送進 LLM 推論
- 回傳答案
📌 整條流程只發生在推論階段。
那什麼東西才適合放在「訓練」？
請記住這個簡單區分：
適合訓練 / 微調的：
- 語言風格
- 回答格式
- 推理邏輯
- 任務能力（分類、摘要、抽取）
不適合訓練的：
- 公司文件內容
- 常變的政策
- 法規條文
- ERP / SOP / 合約細節
👉 知識用 RAG，能力用訓練。
一句話請直接記住（非常重要）
RAG 解決的是「資料在哪裡」，
訓練解決的是「模型會不會用」。
最後結論
RAG 一定要放在推論層，
因為它是「即時資料注入」，不是「模型學習」。
把 RAG 放錯層，會帶來：
- 成本失控
- 風險升高
- 維運困難
放對位置，反而會得到：
- 彈性
- 可控性
- 長期可擴展性