RAG 與微調是什麼？企業主管必須掌握的核心定義
RAG（檢索增強生成）在每次查詢時，從外部知識庫中提取相關文件，再交由 AI 模型生成回應，模型本身的參數保持不變。微調則是用特定領域的資料重新訓練模型的內部參數，改變的是模型的行為方式，而非模型可取用的知識範圍。RAG 讓知識保持即時更新；微調讓模型行為保持一致。
兩種方法都能提升大型語言模型（LLM）在企業任務上的準確度，但它們在 AI 架構中運作的層次完全不同。在選擇之前，正確診斷你要解決的問題，比選擇更受業界關注的方案更為重要。
RAG 的運作方式：在回應每次查詢之前，從向量資料庫中檢索相關文件片段，注入模型的提示（Prompt）中，再由模型根據這些即時資訊生成答案。模型本身不會被修改。
微調的運作方式：以領域專屬資料集繼續訓練模型，令模型的內部權重調整，學習新的模式、詞彙、格式規範或推理風格，這些特性會在所有後續查詢中一致呈現，無需依賴即時檢索。
這個架構選擇，對企業業務影響有多大？
選錯方法會帶來複合式問題：一個針對快速變動法規內容部署的微調模型，會迅速過時且維護成本高昂；一個在需要一致輸出格式的場景下使用的 RAG 系統，則會產生下游系統無法處理的格式錯誤。架構選擇錯誤，直接損耗金錢、時間與管理層的公信力。
根據麥肯錫（McKinsey）2025 年 AI 現狀調查，42% 無法規模化的企業 AI 項目，將「準確度隨時間下降」列為主要原因。這個問題幾乎都源於架構選擇與知識更新週期之間的錯配。
對於負責 AI 部署的首席運營官（COO）或 IT 總監而言，這不是抽象的技術問題。它直接決定維護成本、知識更新流程、合規風險，以及你的團隊構建的系統在十二個月後是否仍然有效，還是需要昂貴的重建。
此外，企業領袖普遍面臨快速見效的壓力。RAG 系統通常可在兩至八週內投入生產；微調項目在包含資料準備、訓練與評估週期後，需要八至二十週。速度固然重要，但以錯誤架構快速推進，只是更快地走向失敗。
什麼情況下企業應該選擇 RAG？
當知識庫頻繁更新、當合規審計要求來源可溯、或當你需要在數週內上線系統時，RAG 是正確選擇。面向客戶的知識系統、法規合規應用、內部政策問答，以及任何資訊過時代價高昂的場景，RAG 都是預設的優先方案。
對於在香港金融服務業運營的機構而言，RAG 往往是唯一可行的架構。香港金融管理局（HKMA）於 2026 年 3 月發布最新指引，要求持牌機構在 AI 輔助制裁篩查流程中，維持可解釋、可審計的決策記錄。RAG 系統在每次查詢時均會提取並引用源文件，這種可解釋性是架構本身的結構性特徵，而非事後補加的功能。
當你的知識資產包含基礎模型從未見過的私有文件時，RAG 同樣是正確選擇：內部政策手冊、產品規格書、客戶合約、定價表、監管文件。這些資料在模型訓練截止日期之後才產生，RAG 可讓模型即時取用，而無需通過訓練流程暴露敏感資訊。
以香港一家地區性律師行為例，其 AI 研究助手需要存取的知識庫——判例法、內部先例、證監會通告、客戶專屬背景資料——每月都在更新。RAG 系統可在數小時內將最新的監管更新納入知識庫；而微調模型則需要數週的完整重訓練週期，每次更新成本顯著更高。
什麼情況下微調能帶來更出色的結果？
微調在三種場景下表現最優：輸出格式必須高度結構化（如供下游系統解析的 JSON 輸出）、任務具備大量穩定的標記訓練資料、或推理延遲要求嚴苛且無法承受檢索開銷。結構化資料提取、分類任務，以及窄域專業知識應用，是微調在企業環境中最強的使用案例。
企業使用微調最清晰的案例是結構化資料提取。如果你的運營團隊需要一個 AI 系統，從發票、合約或表單中一致地提取特定欄位並輸出為結構化 JSON，那麼在數千個標記樣本上進行微調，將比提示工程驅動的 RAG 系統更可靠、更快速。格式一致性已學習進模型的參數，不依賴於檢索品質的穩定性。
當服務領域穩定、所需語調、術語與回應格式明確時，客戶服務模型也是微調的候選場景。香港一家服務企業客戶的電信公司，可以微調一個 70 億至 140 億參數規模的語言模型，以一致的產品術語處理技術支援查詢，推理成本低於通用大型語言模型。
微調的經濟學已發生實質性轉變。LoRA（低秩自適應）和 QLoRA 等參數效率技術，將訓練成本相較 2023 年降低了約一個數量級。針對窄域企業任務的微調項目，現在可以以數萬港元完成，而非數十萬港元。然而，資料準備和評估工作仍然相當可觀。
混合架構在實際部署中是什麼樣的？
混合架構將微調模型與 RAG 檢索層結合：微調模型學習了領域專屬行為與輸出格式，RAG 層在每次查詢時注入最新知識。微調負責「模型如何行事」，RAG 負責「模型知道什麼」。這種組合正在成為 2026 年成熟企業 AI 部署的生產標準。
以香港一家主要銀行為信貸分析團隊部署的 AI 內部助手為例。微調部分讓模型學習銀行內部的信貸評估方法論、評分標準與報告格式——這些行為模式變化緩慢。RAG 層則即時提取最新監管指引、市場數據和客戶專屬文件——這些資訊頻繁更新。兩個組件在同一系統中服務不同目的。
Contextual AI 2026 年企業基準研究發現，運行混合架構的組織在領域專屬任務上的準確度，比單獨使用任一方法高出 34%。這並不令人意外：微調優化模型行為，RAG 確保模型基於最新資訊進行推理。
對企業 IT 領袖而言，這意味著一個雙軌維護模式。微調部分需要定期重訓練——也許每季一次——以跟上內部流程的演進。RAG 知識庫需要持續更新，整合進現有的文件管理工作流。兩個軌道各有其節奏和責任歸屬。
四個問題，確定你的 AI 架構決策
在任何構建開始之前，誠實回答四個問題，即可確定正確的架構方向——或混合組合。跳過這個診斷步驟，是企業 AI 項目在技術上可行卻選錯基礎的最常見原因。
問題 1：相關知識的更新頻率如何？
如果你的知識庫每週或每月更新——法規更新、產品目錄、內部政策、市場數據——RAG 是正確選擇。如果相關知識在未來 12 個月內不太可能發生重大變化，微調則具有可行性。
問題 2：任務是否要求一致的結構化輸出？
如果你的下游系統以程式方式消費 AI 輸出——解析 JSON、基於分類標籤路由、或輸入工作流自動化——微調將產生更可靠的格式。如果輸出是供人閱讀的自由格式文字，RAG 無需訓練投入即可勝任。
問題 3：你擁有多少高品質的標記訓練資料？
微調需要最少數百至數千個高品質標記樣本才能產生有意義的提升。如果你有這些資料，微調具有可行性；如果沒有，RAG 所需的資料準備量遠少於微調。
問題 4：你可接受的上線時間是多長？
RAG 系統可在兩至八週內上線。微調項目在包含資料準備、訓練與評估週期後，需要八至二十週。如果速度優先，或你正在驗證一個使用案例再做承諾，從 RAG 開始是更安全的起點。
如何向 AI 團隊清晰說明這個架構決策？
在提出任何架構方案之前，要求你的 AI 團隊先回答四個問題：需要解決的業務問題、相關知識的更新週期、所需的輸出格式，以及可用的標記資料。這樣的框架可以防止架構決策純粹基於技術偏好——這是企業 AI 項目部署錯配的最常見根源。
企業 AI 項目中最常見的失敗模式，是讓技術團隊在沒有業務側結構化輸入的情況下選擇架構。AI 工程師傾向於選擇他們最熟悉的方案，或業界最受關注的方案，而非最符合業務約束條件的方案。企業領袖的職責，是清晰地提供這些約束條件，並形成書面記錄。
向內部團隊或外部 AI 供應商進行簡報時，要求他們在提出任何架構方案之前，先書面回答四個框架問題。如果供應商無法用清晰的商業語言解釋，為何他們針對你的具體使用案例選擇 RAG 而非微調——或反之——請將此視為風險信號，而非可以事後解決的技術細節。
UD 陪伴香港企業走過 28 年，見證了從客戶端-伺服器到雲端再到 AI 的每一次技術週期。決定長期價值的架構選擇，往往不是在供應商演示中最令人興奮的那個。懂AI的冷，更懂你的難——UD同行28年，讓科技成為有溫度的陪伴。
準備好找到適合你的企業 AI 架構？
RAG 還是微調，是企業 AI 部署中最關鍵的架構決策之一。UD 的 AI 專家團隊已協助多家香港企業完成這個決策——從初步診斷到部署上線與成效追蹤。UD 團隊手把手帶你完成每一步，讓你的首個架構決策也成為正確的決策。
