先講結論
多數企業應該先做 RAG，只有在特定情況才加上 fine-tuning。原因是：企業最常見的需求是「讓模型根據我們自己的、會變動的資料回答」，這正是 RAG 擅長的，而 fine-tuning 擅長的是「固定的風格、格式或窄而重複的任務」。
用四個面向比較
- 成本：RAG 主要是檢索與向量庫的營運成本，改內容不必重訓；fine-tuning 有訓練成本，資料一變就要重來。
- 維護：RAG 更新知識＝更新文件庫，幾分鐘可生效；fine-tuning 更新＝重新訓練與驗證。
- 資料安全：RAG 可把敏感資料留在私有檢索層、要求引用來源、做權限過濾；fine-tuning 會把資料「燒」進模型權重，較難移除與稽核。
- 更新頻率：知識常變選 RAG；幾乎不變、且追求穩定輸出風格選 fine-tuning。
什麼時候才需要 fine-tuning
當你要的是固定且可預測的輸出——例如特定格式的摘要、特定語氣的客服回覆、把長 prompt 壓進模型以降低延遲與 token 成本——fine-tuning 才會帶來明顯效益。它和 RAG 不互斥：常見的成熟架構是「RAG 提供事實、fine-tuning 控制風格」。
一個簡單的決策表
- 知識會變、要可追溯來源、資料敏感 → RAG
- 風格/格式固定、任務窄而重複、延遲敏感 → Fine-tuning
- 兩者都要 → RAG + 輕量 fine-tuning
實務上我們幾乎都從 RAG 起步，先讓系統能根據企業資料正確回答、可追溯來源，再視情況決定要不要加上 fine-tuning。先求對，再求快與省。