RAG跟Fine-Tuning到底差在哪？如何選擇最適合的模式
- 奇軒 李
- 5月19日
- 讀畢需時 8 分鐘
已更新：7天前
大家有在看 NBA 嗎？大家認識勇士隊嗎？
假設今天勇士即將迎戰另一支強隊，賽前教練團需要制定精準的戰術。假設這時，他們有一個專屬於勇士隊的大型語言模型（LLM）可以提供協助，而這個模型結合了 RAG 和 Fine-tuning 兩大核心技術。
當教練問：「我們該如何幫助 Curry 找到最佳進攻方式？」這時這個勇士專屬的 LLM 能根據整個賽季的數據資料和團隊戰術經驗，提出像是：「Curry 可以利用高位單打吸引防守，配合 Butler 進行弱側攻擊」 這樣的具體戰術建議。
那麼，這個 AI 模型到底是怎麼產出這些高品質、又符合勇士風格的內容的呢？其實背後的關鍵，就是 RAG 與 Fine-tuning 的分工合作。
本篇文章就將帶你深入了解：到底 RAG 負責什麼？Fine-tuning 又在做什麼？它們是如何共同幫助教練制定戰術、協助球隊贏球的？
文章導覽：
一、RAG 和 Fine-Tuning是什麼 ？
（一）RAG 基本概念
RAG，中文叫做「檢索增強生成」。其用意為在LLM回答問題前，要先去外掛向量知識庫查詢資訊來做為輔助輸入，提供出更加精準的回覆。他就像是個外接大腦，能提供大量的知識給你。
<延伸學習> RAG是什麼？他是如何帶領LLM走向下一階段的
（二） Fine-Tuning 基本概念
Fine-Tuning，中文叫做「微調」。其用意是利用特定領域的資料，將 LLM 訓練成那個領域的專家。此常用於客製化AI模型，為了能符合用戶需要的品牌語調或熟悉企業內部流程與術語。
（三）RAG & Fine-Tuning 的關聯
雖然 RAG 和 Fine-Tuning 是兩種不同的技術，應用場景也有所區別，但你知道嗎？其實它們可以搭配使用，發揮出比單獨運作更強大的效果！
你可以把 Fine-Tuning 想像成一位特定領域的專家，他熟悉某個領域的基本知識、語氣風格和行業規則；而 RAG 則像是他的大腦，能不斷從外部世界即時獲取新資訊，補充他原有的知識。當這兩者結合，就能針對某個主題或情境，給出更深入、更貼近實際的回答或建議。
用前言中勇士隊例子為例，為何會產生出那樣的戰術呢？
流程一：Fine-Tuning 過的大型語言模型（LLM）
它已經接受過與勇士隊相關的訓練，理解他們的戰術風格、教練語言、歷史打法，就像是一位資深的助理教練，對球隊的理念了如指掌。
流程二：RAG 技術
在面對某個特定對手時，RAG可以即時從龐大的資料庫中撈出與 Curry、對手球員或最近比賽相關的資訊，例如影片分析、賽後報告、球探筆記，甚至敵隊的臨場策略變化。
流程三：產出具體、專業的戰術建議
有了 Fine-Tuning 打下的知識基礎，再加上 RAG 提供的新資料，LLM 就能產出一份貼近勇士隊風格、並根據對手現況量身打造的戰術策略，這就像是助教根據教練理念與當前情勢提出的精準建議。
Fine-Tuning 提供專業背景，RAG 補上即時資訊，兩者聯手，讓 AI 更像是團隊裡不可或缺的資深顧問。
二、 RAG 和 Fine-Tuning 的運作原理
在理解了 RAG 和 Fine-Tuning 負責的工作後，是不是好奇他們是如何運作的呀？ 接下來帶你看看他們的運作方式，並且將繼續以勇士隊例子為例。
（一）RAG 是怎麼運作的 ？
流程一： 建立向量資料庫
將所需資料文本進行分段，得出若干個段落，這也就是chunks
將若干個chunks 進行向量化 (Embedding)，此舉是為了把文字或其他非結構化資料（如圖片、聲音）轉換成機器能理解的「數學向量」形式，以便進行比對、分析與運算
當進行向量化後可得到一堆向量，最後就可以將其放入向量資料庫中以供查詢
以勇士隊例子為例：
將Curry 本季對敵隊的數據、 敵隊最近幾場比賽的戰術變化、過去成功的勇士戰術影片解說、Butler 與 Curry 的配合效率統計等資料轉成文本形式後進行分段。
將分段後的段落進行向量化，得出一堆向量已存入向量資料庫中等待查詢。
流程二： 用戶查詢
當用戶對LLM進行提問後，RAG會先將問題向量化成向量
將向量化的問題對向量資料庫進行檢索，查詢相似度最高的向量答案
將向量答案輸出成Context
將Context 與 問題轉化成 Prompt 給 LLM 進行答案生成
以勇士隊例子為例：
當用戶問：「我們該如何幫助 Curry 找到最佳進攻方式？」，RAG將問題轉化成向量形式
將問題的向量與向量數據庫資料進行相似度分析，找尋最相似的答案。
將答案輸出給LLM進行回覆的基礎。
（二）Fine-Tuning 是怎麼運作的？
要讓 LLM 專屬於一個特定領域，其中一個常用的方法就是 Fine-Tuning，而 SFT（Supervised Fine-Tuning，監督式微調） 是其中一種常見的方式。
基本介紹：
SFT, Supervised Fine-tuning（監督式微調），目的是讓模型在特定任務上達到更好的表現，透過「問題（Prompt）+ 正確答案（Completion）」這種人工標註資料集，對 LLM 進行監督式訓練。
SFT的特色：
學會任務導向的回答格式：
透過監督式訓練，模型學會如何應對不同類型的任務，例如問答（QA）、摘要生成、機器翻譯等，並能生成符合任務要求的格式。
學會特定的語氣與風格：
SFT 使模型能夠理解和生成符合特定語氣或風格的回應。例如，模型可以學會正式或非正式的語言風格，甚至根據品牌要求調整表達方式。
更精確地掌握領域專業術語與結構
Fine-Tuning 使模型能夠深入理解某個特定領域的專業術語和結構，讓它能在醫療、法律、金融等專業領域內提供更準確和具針對性的回應。
三、 RAG 與 Fine-Tuning 的價值與限制
（一）RAG的價值與限制
優勢：
即時更新資訊：
RAG 在用戶尋找最新資訊時，特別具有價值。透過外部的向量資料庫，RAG 能夠有效地提供最新的資料，確保回應與時俱進，滿足用戶對實時資訊的需求。
領域專屬知識支持：
當用戶需要查詢特定領域的專業知識時，RAG 也能顯示其獨特的價值。透過事先將特定領域的知識嵌入到向量資料庫中，RAG 可以精確地檢索並提供與領域相關的信息，增強其在專業領域的應用能力。
限制：
執行成本：
執行 RAG 時，檢索過程本身會導致額外的延遲。這與簡單的提示生成相比，會增加每次查詢的時間，尤其在需要即時回應的應用場景中可能會對效率產生影響。
相關成本：
使用 RAG 需要向量嵌入文檔並將這些嵌入存儲在向量數據庫中，這樣的架構要求高性能的存儲解決方案，因此會增加處理成本。同時，維護和管理這些向量資料庫也會帶來額外的基礎設施成本。
（二）Fine-Tuning 的價值與限制
價值：
深度領域知識掌握：
Fine-Tuning 特別適合需要強大領域知識的模型。在特定領域內進行微調後，模型能夠提供更精確的答案，適應專業領域的需求。
推理速度較快：
與 RAG 相比，Fine-Tuning 在推理過程中通常會更快，因為它不需要每次都進行外部資料的檢索。知識已經融入到模型的權重中，因此不需要額外的資料庫查詢，這使得推理過程更加高效。
限制：
高昂的訓練複雜性：
Fine-Tuning 的前期訓練需要大量的標註資料，通常需要數千個高質量的範例來訓練模型。這使得訓練過程非常耗時且具有挑戰性。
高計算成本：
進行 Fine-Tuning 需要大量的 GPU 資源，計算成本非常高。這對於資源有限的企業或開發者來說，可能是一大挑戰。
更新成本：
當需要更新模型的知識時，Fine-Tuning 需要從源頭重新訓練模型，這使得更新成本相比於 RAG 要高得多。RAG 可以針對向量數據庫進行簡單的更新，而 Fine-Tuning 則需要全面的重訓，這可能需要大量的時間與資源。
災難遺忘性風險：
在進行專門領域的 Fine-Tuning 時，模型有可能會遺忘一些通用的能力。這是因為模型專注於學習某一特定領域的知識，可能會削弱其處理其他領域問題的能力。
四、 RAG & Fine-tuning 實際應用場景
（一）RAG 實際應用場景
動態知識更新：
像是在醫療領域，隨著新的研究結果和治療方法不斷湧現，RAG 能夠動態地從最新的醫學文獻或資料庫中檢索相關知識，為醫護人員提供及時、準確的建議。這使得醫療專業人員能夠迅速獲取與當前病例相關的最新研究成果，從而提升診斷和治療的精確度。
法務領域的案例檢索：
在法律領域，律師可以利用 RAG 來檢索最新的相關判例、法律條文或法規文獻，根據這些資料生成具體的法律建議或意見。這樣的檢索系統不僅能夠提高法律工作的效率，還能幫助法律專業人員發現未來案件中可能涉及的關鍵法條和判決。
市場研究與競爭分析：
在市場研究中，RAG 可以快速從各種公開資料來源（如市場報告、新聞文章、社交媒體等）中檢索最新的數據，幫助分析師生成即時的市場洞察和競爭分析。這不僅提升了市場研究的反應速度，也讓企業能夠及時調整策略，以應對市場變化。
（二）Fine-Tuning 實際應用場景
客製化聊天機器人：
Fine-Tuning 可以讓聊天機器人學習特定品牌的語調、行業術語或專屬的回答風格，使其能夠生成符合品牌形象或行業需求的回答。這樣的客製化調整能夠提高用戶體驗，增強與顧客的互動，並維持品牌的一致性和專業性。
專業領域文檔生成：
對於需要處理專業領域文檔的應用，如醫療診斷報告、法律文件等，Fine-Tuning 可以幫助模型學習該領域特有的語言結構和術語，從而生成符合專業標準的文本。這不僅能提高工作效率，還能減少人工處理的錯誤，確保文件的準確性和合規性。
五、結論：什麼時候能使用RAG ? 什麼時候能使用Fine-Tuning ?
項目 | RAG（檢索增強生成） | Fine-Tuning（微調） |
基本概念 | 結合資料檢索與語言生成 | 重新訓練模型參數以改變行為 |
運作方式 | 模型在回答前先從外部知識庫檢索相關資訊，並融合於生成過程中 | 利用標註好的資料集，對模型進行有監督訓練，使其學會特定任務或風格 |
資料依賴 | 成效仰賴知識庫的內容品質與檢索準確度 | 成效仰賴訓練資料的品質與標註一致性 |
彈性與維護 | 知識更新快速，只需更新知識庫內容即可反映最新資訊 | 知識更新需重新進行訓練，成本較高 |
綜合來看，RAG 更適合需要快速知識更新、重視資訊來源可追溯性的應用場景，而 Fine-Tuning 則適用於針對特定任務或語氣風格進行深度客製化的情境。
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