微調，還是 RAG？

微調（fine-tuning）與檢索增強生成（RAG）之間的取捨，是企業 AI 系統設計中最常被拿出來辯論的架構抉擇。它同時也是最常被選錯的一個——團隊往往不是依問題本身的需要來決定，而是憑「哪個技術比較有趣」。

這份白皮書呈現的，是 Tenten AI 在 20+ 個企業專案中淬鍊出的決策框架。這個框架不是教條：有些情境，微調明顯是對的；有些情境，RAG 明顯是對的；也有些情境，兩者缺一不可。我們的目的，是給團隊一套詞彙與判準，讓這個決策出於審慎的權衡，而不是出於慣性的預設。

第一個、也是最重要的釐清：微調與 RAG 解決的，是不同的問題。微調改變的是模型「會做什麼」，RAG 改變的是推論當下「手邊有什麼資訊」。把這兩個問題混為一談，正是這個領域裡絕大多數架構錯誤的源頭。