現在 AI 公司最常用的 dataset 技術：
「RAG + 微調」混合架構它能讓小模型能力 提升 5～20 倍。
目前 AI 系統非常主流的一種架構：RAG + 微調（Fine-tuning）混合架構。很多公司都使用這種方法來打造專業 AI 助手，因為它能讓模型既有知識又能查最新資料。
一、什麼是 RAG
RAG（Retrieval-Augmented Generation） 檢索增強生成的概念是：
</>Plain text
使用者問題
│
▼
搜尋知識庫（向量資料庫）
│
▼
把找到的資料加入 Prompt
│
▼
LLM 生成回答
簡單說：
模型不記住所有知識，而是需要時去查資料。
二、RAG 的基本架構
</>Plain text
文件 → 切分 → 向量化 → 向量資料庫
│
▼
使用者問題 → 向量搜尋 → 找到相關內容
│
▼
LLM + context → 回答
常見元件：
常用向量資料庫：
- FAISS
- Milvus
- Chroma
三、Python RAG 簡化範例
假設你有一堆文件：
</>Plain text
documents/
tang_history.txt
wuxia_skills.txt
先做 embedding：
</>Python
from sentence_transformers import SentenceTransformer
import faiss
model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")
docs = [
"安祿山是唐朝節度使",
"華山派以劍法聞名",
"寒元真訣是一種內功"
]
embeddings = model.encode(docs)
建立向量索引：
</>Python
index = faiss.IndexFlatL2(384)
index.add(embeddings)
查詢：
</>Python
query = model.encode(["安祿山是誰"])
D, I = index.search(query, k=2)
print([docs[i] for i in I[0]])
找到相關知識：
</>Plain text
安祿山是唐朝節度使
然後把它放進 Prompt：
</>Plain text
Context:
安祿山是唐朝節度使
Question:
安祿山是誰
LLM 就能回答。
四、RAG 的優點
所以企業很愛用。
五、RAG 的缺點
因此很多公司會：
RAG + 微調
六、RAG + Fine-tuning
混合架構：
</>Plain text
┌─────────────┐
│ LLM 模型 │
│ (微調過) │
└──────┬──────┘
│
加入 RAG context
│
▼
最終回答
微調負責：
- 回答風格
- 專業推理
- tool calling
RAG 負責：
- 提供知識
- 更新資料
七、為何混合架構效果最好
原因很簡單：
LLM 記憶是有限的。
例如：
7B 模型
</>Plain text
參數 ≈ 7B
但公司資料：
</>Plain text
文件 ≈ 100GB
模型不可能全部記住。
所以：
</>Plain text
模型負責推理
RAG 負責記憶
八、企業實際應用
很多 AI 系統是這樣：
</>Plain text
使用者
│
▼
API
│
▼
RAG 搜尋
│
▼
LLM（微調）
│
▼
回答
例如 AI 客服：
- 產品文件
- FAQ
- 公司規則
都存在 RAG。
九、4090 可以跑完整 RAG
一台 RTX4090 就可以：
甚至可以在家做 私人 AI 知識庫。
十、很少人知道的關鍵技巧
真正強的 RAG 不是「直接塞文件」。
而是：
Chunk + Metadata
例如：
</>Plain text
文件
│
▼
切成 500 tokens
│
▼
加 metadata
例子：
</>JSON
{
"text":"安祿山是唐朝節度使",
"source":"tang_history",
"year":755
}
這樣搜尋更準確。
十一、RAG 進階技術
目前最強的 RAG 系統會加：
1️⃣ Re-ranking
2️⃣ Multi-query search
3️⃣ Graph RAG
Graph RAG 很熱門。
十二、Graph RAG
不是只存文字，而是存 知識關係。
例如：
</>Plain text
安祿山 → 發動 → 安史之亂
安祿山 → 對抗 → 唐玄宗
這種圖資料庫：
- Neo4j（Graph Database Management System）
LLM 查詢後再回答。
✅ 總結
現在最主流 AI 架構：
</>Plain text
RAG + Fine-tuning + Tool calling
能力：
- 查資料
- 推理
- 用工具
這就是現代 AI agent 的基礎。
