行動端微調 vs RAG：為什麼 RAG 仍然需要伺服器

檢索增強生成（RAG）是「如何為我的 AI 提供領域知識？」這個問題的標準答案。檢索相關文件、注入到提示詞中、讓模型帶著上下文回答。這在具有伺服器基礎設施的網頁應用上運作良好。

在行動端，RAG 有一個結構性問題。檢索步驟需要向量資料庫。那個資料庫要嘛在伺服器上（重新引入伺服器依賴），要嘛在裝置上（消耗大量儲存空間和 RAM）。對行動端來說，兩種選擇都不乾淨。

微調採用不同的方法。不是在推論時查找知識，而是在訓練期間將知識嵌入模型權重中。模型不需要檢索任何東西就知道你的領域知識。

RAG 的工作原理（以及為什麼它需要基礎設施）

標準的 RAG 流程：

1. 索引階段： 將你的文件分塊、生成嵌入向量、儲存到向量資料庫中
2. 查詢階段： 將使用者的問題轉換為嵌入向量、在向量資料庫中搜尋相似的分塊、檢索前 3-5 個結果
3. 生成階段： 將檢索到的分塊與使用者的問題一起注入提示詞中、發送給 LLM

伺服器依賴

第 2 步需要向量相似度搜尋。在伺服器端，這使用 Pinecone、Weaviate 或 pgvector 等資料庫。這些是伺服器端服務。

對於行動端，你有兩個選擇：

伺服器端 RAG： 使用者的問題發送到你的伺服器，伺服器執行檢索並呼叫 LLM API。這是最常見的架構，但意味著每個查詢都需要一次網路往返。你又回到了雲端依賴的所有問題：延遲、離線失敗、隱私問題和持續的基礎設施成本。

裝置端 RAG： 將向量資料庫儲存在手機本地。這消除了伺服器但產生了新的問題：

• 向量資料庫根據你的語料庫大小消耗 100MB-1GB+ 的額外儲存空間
• 查詢的嵌入生成需要運行一個單獨的模型（通常 50-100MB）
• 帶有向量擴展的 SQLite 是最實用的選擇，但能力有限
• 裝置端的總佔用空間（LLM + 嵌入模型 + 向量資料庫）可能超過 3-4GB
• 更新知識庫需要下載新的向量，而不僅僅是替換模型

微調的工作原理

微調在訓練期間教導模型你的領域知識：

1. 資料準備： 將你的領域知識格式化為問答對、對話或指令-回應範例
2. 訓練： 在基礎模型（1-3B 參數）上使用你的資料進行 LoRA 微調
3. 匯出： 轉換為 GGUF、量化、部署到裝置端
4. 推論： 模型從學到的知識中回答。無需檢索步驟。

模型權重檔案是唯一的產出物。沒有向量資料庫、沒有嵌入模型、沒有檢索基礎設施。

比較

何時 RAG 更好

RAG 在特定場景中有真正的優勢：

快速變化的知識庫。 如果你的內容每天都在變化（新聞、庫存、定價），微調無法跟上。RAG 檢索最新的文件。但請考慮：有多少行動 AI 功能真正需要即時的知識更新？

非常大的知識庫。 如果你的領域知識跨越數百萬份文件，微調一個 1-3B 模型無法全部吸收。RAG 檢索相關的子集。但同樣：有多少行動應用程式需要在本地搜尋數百萬份文件？

來源引用。 RAG 可以指向提供其答案依據的特定文件。微調模型無法輕易引用其來源。如果你的功能需要在答案旁邊顯示「這是來源」，RAG 有優勢。

何時微調更好

對於大多數行動 AI 使用場景，微調更勝一籌：

你的知識是穩定的。 產品文件、公司政策、領域術語、行業規則。這些每月或每季更新，而非每天。微調可以乾淨地吸收這些知識。

你的任務是特定的。 分類、摘要、關於有限領域的問答、特定風格的內容生成。這些任務受益於嵌入模型中的深度領域知識，而非文件檢索。

你需要離線支援。 微調模型在離線狀態下工作完全相同。RAG（即使是裝置端的）在離線時更慢且更複雜。

你想要簡潔。 一個檔案（GGUF 模型）對比三個元件（LLM + 嵌入模型 + 向量資料庫）。更少的複雜度意味著更少的故障點。

你關心速度。 微調推論沒有檢索步驟。首個 token 的時間是 50-200ms 對比裝置端 RAG 的 200-500ms。

混合方法

一些行動應用程式受益於混合方法：

• 微調模型 用於領域知識、風格和任務執行
• 本地搜尋（關鍵字或簡單的 SQLite FTS5）用於使用者特定的內容（筆記、訊息、文件）
• 伺服器端 RAG 作為連線時的可選增強，用於超出裝置端模型知識的任務

微調模型處理 90% 的查詢。本地搜尋處理使用者特定的內容。伺服器端 RAG 處理需要更廣泛知識的罕見邊界情況，但僅在有網路連線時可用。

實際範例

場景： 一個行動應用的客戶支援聊天機器人。

RAG 方法： 將你的 500 篇支援文章儲存在向量資料庫中。每次使用者提問時，檢索最相關的 3 篇文章，注入到提示詞中，生成回應。需要伺服器基礎設施或裝置上 500MB+ 的向量。

微調方法： 將你的 500 篇支援文章轉換為 2,000 個問答訓練範例。微調一個 3B 模型。模型學會你的產品、你的術語和你的支援風格。部署 1.7GB 的 GGUF 檔案。無需檢索。

結果： 微調模型從內化的知識中回答。回應延遲：100-200ms。儲存空間：1.7GB（僅模型）。離線：可用。基礎設施成本：部署後每月 $0。

像 Ertas 這樣的平台簡化了微調路徑：上傳你的支援文章或問答對、使用 LoRA 訓練、匯出 GGUF、部署。領域知識在模型中，而非在資料庫中。

決策

如果你的行動應用程式需要具有領域知識的 AI：

1. 知識是否穩定（每月或更少頻率更新）？微調。
2. 應用程式是否需要離線工作？微調。
3. 知識庫是否少於 10,000 份文件？微調。
4. 知識是否每天變化？考慮伺服器端 RAG 搭配微調後備方案。
5. 你是否需要來源引用？考慮針對那些特定功能使用 RAG。

對於大多數行動 AI 使用場景，微調比 RAG 更簡單、更快速、更便宜、也更可靠。

Ship AI that runs on your users' devices.

Early bird pricing starts at $14.50/mo — locked in for life. Plans for builders and agencies.

View early bird pricingor join the waitlist →