---
title: "檢索增強微調（Retrieval-Augmented Fine-tuning）"
slug: retrieval-augmented-fine-tuning
language: zh-TW
source: https://aiterms.tw/terms/retrieval-augmented-fine-tuning
updated_at: 2026-04-29
tags: [自然語言處理, 模型訓練, 遷移學習, 大型語言模型, 知識圖譜, AI應用]
ipas_term: false
---

# 檢索增強微調（Retrieval-Augmented Fine-tuning）

> **你有沒有想過，模型如果在微調時就先看過相關文件，會不會更懂專業領域？**
>
> 你可以把檢索增強微調想成一邊補課、一邊做題，模型在訓練時就把外部知識一起納入。
>
> 它重要是因為有些領域知識更新很快，單靠封閉式微調很容易跟不上。
>
> 你可以把它想成一個把抽象概念拉回日常判斷的提示，先知道它解決什麼問題，再看技術細節。

### 容易混淆

> **檢索增強微調 vs RAG**
>
> 檢索增強微調是在訓練階段把檢索納進來
> RAG 多半是在推論時先檢索再生成
> 最關鍵的區別是訓練時用還是回答時用。
>
> **檢索增強微調 vs 傳統微調**
>
> 前者會把外部知識片段一起帶進訓練
> 後者主要是拿標註資料直接調參
> 最關鍵的區別是有沒有把檢索結果當訓練訊號。
>

### 記住這句就好

> 訓練時就讓模型看文件，叫檢索增強微調。

### 實際案例

> **企業內部知識**
> 客服模型微調時直接搭配制度文件，之後回答會更貼近公司規範。
>
> **醫療問答**
> 模型在微調過程中參考最新指南，比只看舊資料更容易跟上臨床更新。
>

### 算法與應用

> 它常把檢索到的片段、問題與答案一起組成訓練樣本。
> 好處是能把外部知識和模型參數一起調整，減少純微調的盲點。
> 但資料品質很關鍵，檢索到錯的內容，模型也會學歪。

### 情境判斷

> **Q1（直覺題）：如果訓練資料裡直接放入搜尋到的文件片段，這比較像什麼？**
>
> → 這比較像檢索增強微調，因為檢索結果已經參與訓練。
>
> **Q2（判斷題）：檢索增強微調做得好，就代表推論時不用再檢索了嗎？**
>
> → 不一定。很多場景推論時還是需要檢索，因為知識會更新，模型參數不會自己長新資料。
>

### 常見問題

> **Q：RAFT 和傳統微調有什麼不同？**
> A：RAFT 會把檢索到的知識一起用來訓練，傳統微調則主要依賴固定標註資料。
>
> **Q：檢索式模型怎麼選？**
> A：通常看資料更新頻率、成本和目標任務，知識變動越快，越需要把檢索納進流程。
>
> **Q：檢索增強微調最怕什麼？**
> A：最怕檢索回來的內容不準，因為訓練時會把錯誤一起學進去。
>

### 相關術語

> - **檢索增強生成**：它和重排序、檢索管線常綁在一起看。
> - **微調**：理解它，才能分清它和 RAG 的差別。
> - **語言模型**：RAG 和 RAFT 都是在語言模型上做增強。
> - **嵌入表示**：檢索系統多半靠它做語意表示。
> - **向量資料庫**：RAG 常會把它當知識檢索底座。

---

來源：https://aiterms.tw/terms/retrieval-augmented-fine-tuning
快查頁：https://aiterms.tw/terms/retrieval-augmented-fine-tuning
最後更新：2026/04/29
深度解說：https://aiterms.tw/learning/what-is-retrieval-augmented-fine-tuning