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title: "RAG 和微調差在哪？"
canonical: https://tw-ai-glossary.panda198271.workers.dev/compare/rag-vs-fine-tuning
markdown: https://tw-ai-glossary.panda198271.workers.dev/compare/rag-vs-fine-tuning.md
date_modified: 2026-09-26
retrieved: 2026-09-27
language: zh-Hant-TW
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cite: https://tw-ai-glossary.panda198271.workers.dev/cite?path=%2Fcompare%2Frag-vs-fine-tuning
sources:
  - https://www.ibm.com/think/topics/rag-vs-fine-tuning
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# RAG 和微調差在哪？

RAG 不改模型本身，而是在回答前先去資料庫檢索相關內容再交給模型；微調則是用特定資料重新訓練，直接改變模型參數。資料常更新、需要附出處選 RAG；要固定語氣、格式或專業任務表現選微調。

## 比較表

| 比較項目 | RAG（檢索增強生成） | 微調（Fine-tuning） |
|---|---|---|
| 是否改動模型參數 | 不改，模型維持原樣 | 會改，用新資料重新訓練 |
| 知識更新方式 | 更新資料庫即可，幾乎即時 | 需重新準備資料並再訓練 |
| 主要成本 | 建置與維護檢索系統、向量資料庫 | GPU 運算、訓練資料整理 |
| 可追溯出處 | 容易，可附上檢索到的原文 | 困難，知識已融入參數 |
| 擅長解決 | 專有、最新、大量文件的問答 | 固定語氣格式、特定領域任務 |
| 對幻覺的幫助 | 提供依據，可降低亂編 | 不保證，舊資料仍可能過時 |

## 這些情況選檢索增強生成

- 公司內部文件、產品資料經常更新
- 回答需要附上來源供使用者查證
- 不想或沒有資源重新訓練模型

## 這些情況選微調

- 需要模型穩定輸出特定格式或品牌語氣
- 特定領域任務（如分類、擷取）要求更高準確度
- 想用較小模型取代大型模型以降低推論成本

## 常見問題

### RAG 和微調可以同時使用嗎？

可以。常見做法是先微調讓模型熟悉領域用語與輸出格式，再搭配 RAG 提供最新、可查證的資料，兩者分工處理「怎麼說」與「說什麼」。

### 小公司導入 AI 客服應該先做 RAG 還是微調？

多數情況建議先從提示工程與 RAG 開始，因為不用訓練模型、資料改了就能生效，成本與門檻都較低；確定有固定格式或語氣需求再考慮微調。

## 參考來源

- [IBM：RAG vs. fine-tuning](https://www.ibm.com/think/topics/rag-vs-fine-tuning)

查核日期：2026-09-26

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整理於 2026-09-26。網頁版：https://tw-ai-glossary.panda198271.workers.dev/compare/rag-vs-fine-tuning

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