某公司部署結合Fine-tuning與檢索增強生成（RAG）的語言模型系統作為內部文件助理。系統需同時確保回覆語氣一致、能即時查詢每日新增文件、維持效能穩定，並避免頻繁重新訓練。在長期維護與效能平衡下，下列哪一種策略最合適？
iPAS 考題解析
某公司部署結合Fine-tuning與檢索增強生成（RAG）的語言模型系統作為內部文件助理。系統需同時確保回覆語氣一致、能即時查詢每日新增文件、維持效能穩定，並避免頻繁重新訓練。在長期維護與效能平衡下，下列哪一種策略最合適？
- A. 每週重新Fine-tune模型，將新文件整合進模型知識，逐步取代RAG模組；
- B. 完全依靠基礎模型與RAG，不進行Fine-tune，僅透過提示設計控制語氣；
- C. 每日進行增量Fine-tune，讓模型即時學習新文件內容，避免依賴檢索；
- D. 保留語氣相關Fine-tuning，僅透過檢索系統更新新文件內容，不頻繁改動模型 ✓ 正確答案
詳細解析
保留語氣 Fine-tuning 確保風格一致，透過 RAG 即時更新新文件內容，避免頻繁重訓，是最平衡的策略。
難度：★★★