🔹 前言

昨天（Day22）我們談到 Registry（模型／知識庫版本管理），確保任何時候線上跑的都是唯一正確的版本，並且升級、回滾都有紀錄可查。然而，現實世界的知識每天都在變：政策更新、產品上新、流程改版……

即使有 Registry，如果內容不更新，品質還是會走下坡。

所以今天我們要談的是 RAG 增量、再訓練 (Retraining) 與 持續學習 (Continual Learning)：如何讓系統隨著資料更新而持續進步。本文會附可實作的兩個最小範例：

• RAG 知識庫增量更新（便宜又快）
• 把 KB 丟入 OpenAI fine-tuning API （可選）（規範模型）

📌 建議先讀 Day13 - 資料漂移 (Data Drift) 與知識更新 與 Day22 - 版本治理（Versioning）— 模型與知識庫的 Registry 與發布管理，這篇相當於「偵測變化 → 具體更新」的實作續集。

Registry + RAG + FT系統架構圖

🔹 為什麼需要再訓練與持續學習？

• 知識過時：去年適用的流程，今年已改版。
• 領域變化快：金融、法規、醫療等領域更新頻繁。
• 語境落差：模型可能懂一般英文客服，但不懂企業內部縮寫。
• 品質要求：企業內部常需要「符合品牌語氣、遵守規範」，而這些不會直接內建在模型裡。
• 使用行為改變：熱門問題與語言表達會隨季節、活動而轉移。

如果沒有更新機制，最終會導致：

• 回答不準確、可信度降低
• 觀測指標（質量與滿意度）逐步下滑
• 成本上升（因為重複追問與人工介入變多）

看到「再訓練」或「持續學習」，很多人會以為一定要有 GPU、要自己把模型拉下來重新訓練。
其實不一定，以下就兩種類的使用者角度分析：

• API 使用者

  • 再訓練 → 指的是用 OpenAI / Claude / Cohere / AWS Bedrock 的 Fine-tuning API，上傳資料就能訓練，基礎設施由供應商處理。
  • 持續學習 → 可以是 週期性更新 RAG 知識庫，或是定期把新資料交給 Fine-tuning API。

• 自建 / 開源模型使用者

  • 再訓練 → 自行跑 LoRA / SFT / 全量再訓練。
  • 持續學習 → 用 小批量增量訓練 + Replay Buffer 等機制。

不論你用 API 還是自建模型，都需要一個能「隨資料更新持續演進」的策略。

🔹 再訓練 vs 持續學習 vs RAG 更新

實務上常採 混合策略：
短期用 RAG 補洞，長期安排 再訓練 或 持續學習，同步提升風格與結構化能力。

📚 根據 The Future of Continual Learning in the Era of Foundation Models: Three Key Directions 指出：Foundation Models 的持續學習主要有三大方向：持續預訓練、持續微調與模組化組合，可以呼應表格中的「再訓練／持續學習／RAG」策略。

流程決策樹

• 資料側：清洗 → 標註 → 進 Data Registry
• 模型側：批次再訓練 → 版本入 Model Registry → 滾動部署
• 檢索側：新文件即時向量化 → 提升即時正確性

💡 在 Day14 我們曾經用 Prefect / Dagster 打造過自動化 Pipeline，資料側的更新流程同樣可以透過排程系統週期化執行，或設計 Trigger 自動觸發。

🔹 Demo：知識庫增量更新 (RAG Incremental Update)

因為篇幅關係，完整可執行專案一樣會放在 GitHub，完整的細節請看 README.md。

流程圖：

使用端在回答時：先檢索 kb.index → 取回 kb.jsonl 原文 → 組合成上下文 → 再讓 LLM 生成，這就是 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 的步驟。

優點：

• 幾分鐘內即可生效；
• 成本近乎為零，僅需計算 Embedding + 儲存索引（相較模型再訓練）。

限制：

• 模型的語氣、格式化能力不會因此變好、風格也不會變；
• 遇到需要複雜推理或嚴格結構化輸出時，僅靠檢索可能不足，通常需要搭配 提示設計 (Prompt Engineering)[註1]、少量再訓練 (LoRA / SFT)[註2]，甚至 全模型微調，才能獲得最佳效果。

[註1] 提示設計 (Prompt Engineering)：可以重溫 Day15 的文章。
[註2] 少量再訓練 (LoRA / SFT)：番外篇補充

📝 執行步驟：

1. 建立好環境之後，初始化資料夾和檔案

• 建立初始知識庫檔案

  • data/kb.jsonl：知識庫主檔，預設建立為空檔。之後所有文件都會新增到這裡。

• 建立對照表

  • data/mappings.json：儲存向量索引中每個 rowid 對應的文件 ID，避免檢索結果對不到原文。初始化時填入空的 {"rowid_to_doc_id":{}}。

• 建立知識庫的基本中繼資料

  • data/kb_meta.json：紀錄知識庫的版本號、文件數、embedding 維度、使用的模型名稱等。初始化時先填一個基礎的樣板：

        {
		  "kb_version": 0,
		  "doc_count": 0,
		  "dim": 384,
		  "model": "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"
		}

執行結果：

❯ make init
mkdir -p data scripts
[ -f data/kb.jsonl ] || : > data/kb.jsonl
[ -f data/mappings.json ] || printf '%s\n' '{"rowid_to_doc_id":{}}' > data/mappings.json
[ -f data/kb_meta.json ] || printf '%s\n' '{"kb_version":0,"doc_count":0,"dim":384,"model":"sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2"}' > data/kb_meta.json
✅ 初始化完成

2. 增量新增文件（會自動建立/更新 FAISS 索引）

這邊我在 GitHub Repo 已經有建立範例文件（docs/examples_10.jsonl）了，可以直接拿來使用。

這個步驟就是把新的知識文件加進 知識庫 (KB)，背後會做這幾件事：

1. 去重比對

   • 先算每段文字的雜湊（hash），跳過已存在的，避免重複存進來。

2. 嵌入向量化

   • 用 sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2 把文字轉成 384 維向量。
   • 這樣以後才能用「語意搜尋」找相關答案，而不是單純比對關鍵字。

3. 更新索引

   • 用 FAISS 建立或更新索引 (kb.index)，讓新資料能被快速檢索到。

4. 紀錄原文與中繼資料

   • 把文件本身寫進 kb.jsonl。
   • 更新 mappings.json（行號 → doc_id 對應表）、kb_meta.json（KB 版本、文件數量等）。

執行結果：

❯ make add
python scripts/add_docs.py --jsonl docs/examples_10.jsonl
🆕  建立新索引 ...
🧠  載入嵌入模型：sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
🔢  向量化 10 筆文本 ...
Batches: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00,  1.20it/s]
📌  寫入索引 ...
📝  追加原文 ...
🔗  更新 rowid 對應 ...
🧾  更新 KB meta ...
✅ 完成：新增 10 筆；跳過重複 0 筆；kb_version=1；總筆數=10

之後每次跑 make add 或 python scripts/add_docs.py --jsonl xxx.jsonl，系統會 在原有的 KB 上疊加新資料，而不是整個覆蓋重來。之後新增或是要修改條目時，只要修改 docs/examples_10.jsonl 即可，這樣的方式謂之「增量新增（Incremental Update）」。

比方說，我再加上五條規則:

{"text": "假勤規範：員工請假需於系統提前填寫申請，事後補登需主管同意。"}
{"text": "會議室預約：每次單位最多可預訂 2 間會議室，使用完畢請及時取消未使用時段。"}
{"text": "檔案保存：重要專案文件需存放於公司雲端，不得僅存在個人電腦。"}
{"text": "加班申請：平日加班需提前申請，假日加班需部門主管與人資雙重核准。"}
{"text": "資安培訓：所有員工需每年完成一次線上資安測驗，未完成將停用公司帳號。"}

再執行一次 make add:

❯ make add
python scripts/add_docs.py --jsonl docs/examples_10.jsonl
🗂️  載入既有索引 ...
🧠  載入嵌入模型：sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2
🔢  向量化 5 筆文本 ...
Batches: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00,  1.29it/s]
📌  寫入索引 ...
📝  追加原文 ...
🔗  更新 rowid 對應 ...
🧾  更新 KB meta ...
✅ 完成：新增 5 筆；跳過重複 10 筆；kb_version=2；總筆數=15

3. 以 CLI 檢索（Top‑K）並回傳原文

這個步驟其實是 驗證 KB（知識庫）有沒有建好、能不能被檢索到:

• 確認索引正確：如果檢索不到，代表 KB 沒有內容、或索引沒更新。
• 驗證效果：你可以看到 Top-K 結果是不是符合直覺（例如應該會找到「VPN 設定流程」那條）。
• 後續組裝 LLM 上下文的基礎：在正式 RAG pipeline 中，這個步驟就是「找到候選文件 → 丟給模型回答」。

這步就是 Smoke Test（冒煙測試），保證 RAG pipeline 的「檢索」環節正常。

執行結果：

❯ make search q="請假規定有哪些？" k=3
python scripts/search.py "請假規定有哪些？" --k 3

🔎 Query: 請假規定有哪些？
[1] sim=0.6197 | doc_51f8beab | 假勤規範：員工請假需於系統提前填寫申請，事後補登需主管同意。
[2] sim=0.6114 | doc_e761823c | 加班申請：平日加班需提前申請，假日加班需部門主管與人資雙重核准。
[3] sim=0.5681 | doc_838f69ae | 出差報銷：發票需於 30 天內上傳；逾期需直屬主管簽核理由。

---
🧩 Context for LLM:
假勤規範：員工請假需於系統提前填寫申請，事後補登需主管同意。
加班申請：平日加班需提前申請，假日加班需部門主管與人資雙重核准。
出差報銷：發票需於 30 天內上傳；逾期需直屬主管簽核理由。

4. 打包 + 註冊（呼叫 Day22 Registry API）

記得先檢查有沒有 faq-bot 這個 model

# 看該 model 是否已有版本
curl -s http://localhost:8000/models/faq-bot/versions | jq
# 有回傳陣列（可能是空陣列 []）→ model 存在
# 回 404/錯誤 → model 可能不存在

# 建立 model - `faq-bot`
curl -sX POST http://localhost:8000/models \
-H 'Content-Type: application/json' \
-d '{"name":"faq-bot","description":"KB-backed FAQ bot"}' | jq

執行結果：

# 僅打包 KB ，不送出註冊
❯ make pack
python scripts/pack_and_register.py --pack-only --name faq-bot --registry http://localhost:8000
✅ 已打包：data/kb-v1757915827.tar.gz
   checksum: sha256:01b016e61f3a9862939e42fed5f03c5799f79da6fdbe4dfa4f3ca54dcba1002f
   artifact_url: file:///Users/hazel/Documents/github/2025-ironman-llmops-demo/day23_incremental_update/data/kb-v1757915827.tar.gz

# 打包 KB + 註冊（呼叫 Day22 Registry API）
# 註冊成功時，你應該會看到 Registry 回傳的版本物件（`...-kb` 版本號）。
❯ make register
python scripts/pack_and_register.py --name faq-bot --registry http://localhost:8000 --auto-unique
✅ 已打包：data/kb-v1757915843.tar.gz
   checksum: sha256:853f5d982596cc49cdaeb00592a0cfe4d8d823ed1f6ee3557c08539c6b7e59fa
   artifact_url: file:///Users/hazel/Documents/github/2025-ironman-llmops-demo/day23_incremental_update/data/kb-v1757915843.tar.gz
{
  "id": 2,
  "version": "2-kb+1757915843",
  "stage": "None",
  "artifact_url": "file:///Users/hazel/Documents/github/2025-ironman-llmops-demo/day23_incremental_update/data/kb-v1757915843.tar.gz",
  "tags": [
    "kb",
    "rag",
    "incremental"
  ],
  "meta": {
    "artifact_type": "KnowledgeBase",
    "embedding_model": "sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2",
    "dim": 384,
    "doc_count": 15,
    "kb_version": 2,
    "index_type": "faiss.IndexFlatL2",
    "hash": "sha256:853f5d982596cc49cdaeb00592a0cfe4d8d823ed1f6ee3557c08539c6b7e59fa"
  },
  "created_at": "2025-09-15T05:57:23.580040",
  "updated_at": "2025-09-15T05:57:23.580046"
}

打包 (pack)：把目前的 KB（含 kb.jsonl、索引檔 kb.index、mappings.json、kb_meta.json）壓縮成一個檔案，完整保存 當下的 KB 狀態（方便回溯/切換版本），也方便之後傳遞給其他系統或是同事。

data/kb-v1757860693.tar.gz

註冊 (register) : 把剛剛打包好的檔案登錄 Registry 伺服器，並且記錄是哪個 model（例如 faq-bot）、 這個版本對應的 KB 檔案路徑（artifact_url）、附帶的 metadata（例如 embedding 模型、維度、文件數）。

後續如需切換 Stage（Staging/Production）、搭配 Gateway 讀取「當前 Prod KB 版本」等，可延用 Day22 Registry 的 API 與流程。

🔹 Demo：把 KB 丟入 OpenAI fine-tuning API （可選）

因為篇幅關係，完整可執行專案一樣會放在 GitHub，完整的細節請看 README.md。

流程圖

如果你希望模型 「直接學會 KB 的內容」，而不是每次查詢都要透過 RAG；
或者有些場景需要模型 「一開口就具備企業專屬的語氣」，並且輸出的答案能保持 專業一致 ，
這時候就可以考慮使用 Fine-tuning。

常見用途：

• 專業語氣：讓客服回覆統一（例如正式、溫和、簡潔）。
• 固定 FAQ：像人資政策、IT 設定流程，答案相對穩定、不常改。
• 品牌風格：確保模型回覆符合公司既定的對外溝通語言。

⚠️ 不過要注意：Fine-tuning 會花錢，也不是萬靈丹。Fine-tuning 是「把知識寫進模型」，如果 KB 常常更新，還是建議混合搭配 RAG，比較彈性。

步驟：

1. 生成訓練資料集，並且呼叫 Fine-tuning API

❯ make ft-export
mkdir -p scenarios/open_ai/
python scripts/ft_prep_from_kb.py --out scenarios/open_ai/train_new.jsonl
✅ 已輸出 29 筆（15 條文 × 每條最多 2 問句）→ scenarios/open_ai/train_new.jsonl
   KB 總筆數 15；原游標 0 → 15（force_all=False, since=None）

❯ make ft-run
mkdir -p scenarios/open_ai/
python scripts/ft_prep_from_kb.py --out scenarios/open_ai/train_new.jsonl
✅ 無新增：KB 目前 15 筆，已匯出至 15。
python scripts/openai_finetune.py run --model gpt-4o-mini-2024-07-18 --train_jsonl scenarios/open_ai/train_new.jsonl

{
  "job_id": "ftjob-r36EN0l762lwiqpQagdwfkfp",
  "status": "validating_files",
  "model": "gpt-4o-mini-2024-07-18",
  "training_file": "file-G3L6MjXqwzHjFsUKCTAEBn"
}
{
  "job_id": "ftjob-r36EN0l762lwiqpQagdwfkfp",
  "status": "succeeded",
  "fine_tuned_model": "ft:gpt-4o-mini-2024-07-18:personal::CFxCOwhl" # <--- 最後會得到一個新的 `fine_tuned_model` ID，可以直接拿來呼叫
}

make ft-export 會生成 訓練資料集，格式如下：

{"messages": [{"role": "system", "content": "請以『溫和、專業、簡潔』的客服口吻回答，並用三段式條列 1–3 點重點。"}, {"role": "user", "content": "想請問：2025 年 VPN 設定流程：步驟 1"}, {"role": "assistant", "content": "您好，感謝您的提問，以下為重點整理：\n\n1) 2025 年 VPN 設定流程：步驟 1 下載新版客戶端\n2) 步驟 2 使用 SSO 登入\n\n後續若需要協助，請隨時與我們聯絡。\n（內部資料更新日：2025-09-15）"}]}

{"messages": [{"role": "system", "content": "請以『溫和、專業、簡潔』的客服口吻回答，並用三段式條列 1–3 點重點。"}, {"role": "user", "content": "可以提供2025 年 VPN 設定流程：步驟 1的流程/做法嗎"}, {"role": "assistant", "content": "您好，感謝您的提問，以下為重點整理：\n\n1) 2025 年 VPN 設定流程：步驟 1 下載新版客戶端\n2) 步驟 2 使用 SSO 登入\n\n後續若需要協助，請隨時與我們聯絡。\n（內部資料更新日：2025-09-15）"}]}
...
...

make ft-run 會呼叫 OpenAI Fine-tuning API，把我們準備好的訓練資料集送上去，
並以 gpt-4o-mini-2024-07-18 為基底，產生一個「專屬於我們」的微調模型；
這個模型除了原本的能力外，還會學會我們指定的語氣與 FAQ 知識。

這個過程花費的時間，會依照 排隊任務的多寡 與 資料集大小 而有所不同，
可能從幾分鐘到幾十分鐘不等。

我們可以：

• 到 OpenAI 的 Fine-tuning 頁面 查看進度
• 或在終端機使用 make ft-status JOB=ftjob_xxx 查詢狀態

訓練完成後畫面會顯示 fine_tuned_model ID，可以直接拿來呼叫了。

2. 測試訓練出來的模型

缺點很明顯，就是沒有照著訓練問題集就不會回答正確答案，但是語氣和回答大致上符合我們資料集的內容。

執行結果：

❯ make ft-test
👤: 假勤規範有哪些重點？
🤖: 假勤規範的重點如下：

1. 事前申請：員工需於系統填寫請假單並獲主管同意後方可休假。
2. 事後補登：未事前申請者需於事後補登請假單並附上主管同意理由。

後續若需要協助，請隨時與人資單位聯絡。
（資料更新日：2025-09-15）

❯ make ft-test
👤: 請假有哪些規範？
🤖: 請假規範通常會依公司或組織的政策而有所不同。一般而言，請假流程可能包括：

1. **事前申請**：大多數公司要求員工於系統中填寫請假單並獲得主管核准後方可休假。
2. **病假證明**：連續病假超過三天需提供醫師證明。

建議您查閱內部資料或向人資單位確認最新規範。

3. 把訓練好的模型存進去 registry 備用

# 把訓練好的模型註冊到 day22 的 registry
❯ MODEL_ID='ft:gpt-4o-mini-2024-07-18:personal::CFxCOwhl'
❯ curl -sX POST http://localhost:8000/models/kb-assistant/versions \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d "{
    \"version\": \"ft-2025-09-15\",
    \"artifact_url\": \"openai://models/${MODEL_ID}\",
    \"tags\": [\"kb\", \"ft\", \"openai\"],
    \"meta\": {
      \"artifact_type\": \"OpenAIFineTunedModel\",
      \"provider\": \"openai\",
      \"base_model\": \"gpt-4o-mini-2024-07-18\"
    }
  }" | jq
  
{
  "id": 3,
  "version": "ft-2025-09-15",
  "stage": "None",
  "artifact_url": "openai://models/ft:gpt-4o-mini-2024-07-18:personal::CFxCOwhl",
  "tags": [
    "kb",
    "ft",
    "openai"
  ],
  "meta": {
    "artifact_type": "OpenAIFineTunedModel",
    "provider": "openai",
    "base_model": "gpt-4o-mini-2024-07-18"
  },
  "created_at": "2025-09-15T07:28:40.637883",
  "updated_at": "2025-09-15T07:28:40.637885"
}

# 確認有這個模型
❯ curl -s http://localhost:8000/models/kb-assistant/versions | jq
[
  {
    "id": 3,
    "version": "ft-2025-09-15",
    "stage": "None",
    "artifact_url": "openai://models/ft:gpt-4o-mini-2024-07-18:personal::CFxCOwhl",
    "tags": [
      "kb",
      "ft",
      "openai"
    ],
    "meta": {
      "artifact_type": "OpenAIFineTunedModel",
      "provider": "openai",
      "base_model": "gpt-4o-mini-2024-07-18"
    },
    "created_at": "2025-09-15T07:28:40.637883",
    "updated_at": "2025-09-15T07:28:40.637885"
  }
]

⚠️ 踩坑筆記

• 格式驗證失敗（status: failed）時不會計費；通過驗證後開始訓練才計費。[註1]

mkdir -p scenarios/open_ai/
python scripts/ft_prep_from_kb.py --out scenarios/open_ai/train_new.jsonl
✅ 無新增：KB 目前 31 筆，已匯出至 31。
python scripts/openai_finetune.py run --model gpt-4o-mini-2024-07-18 --train_jsonl scenarios/open_ai/train_new.jsonl
{
  "job_id": "ftjob-YicTUtZyYvqVmDXZbQXcc8gg",
  "status": "validating_files",
  "model": "gpt-4o-mini-2024-07-18",
  "training_file": "file-6oBKT9h1dNyHYjgfLaAiKY"
}
{
  "job_id": "ftjob-YicTUtZyYvqVmDXZbQXcc8gg",
  "status": "failed",
  "fine_tuned_model": null
}

OpenAI 官方文檔 - Billing guide for the Reinforcement Fine Tuning API

⚠️ 本文中的 fine-tuning Model ID 與 Job ID 僅作示範用途，如果要寫企業部落文或是真實經驗分享的話建議遮蔽。不同於 API Key ，這些 ID 無法單獨被濫用，但公開分享仍可能讓他人側錄你在進行的專案或時間點。若包含公司內部數據或敏感模型，請務必避免在公開場合完整揭露。

🔹 自建模型的情境：用 LoRA 做再訓練（Supervised Fine-tuning, SFT）

⚠️ 讀前提醒（給不自行建模、只用雲端 API 的讀者）

這裡示範的是 LoRA 再訓練（SFT），主要用來學會企業語氣、回覆格式與內部規範。如果你平常只用雲端模型（OpenAI／Anthropic／Cohere／Bedrock 等），不需要自己訓練 ；直接上傳 instruction-tuning 格式資料到官方的 Fine-tuning / Custom Model 服務即可，效果與 LoRA 類似。建議把這一節當成「資料設計與流程概念」來看，真的要離線自訓時，再參照 Day32 的完整流程操作。

在自建或開源模型場景，我們可以用 LoRA 做輕量化再訓練，快速學會企業的語氣、規範或格式。以下示範的是 概念流程：

• API 使用者怎麼辦？

  • 如果你用的是 OpenAI，可以直接使用官方的 Fine-tuning API，把資料上傳到雲端進行訓練，效果與 LoRA 類似。
  • Anthropic Claude、Cohere、AWS Bedrock 也有各自的 fine-tuning / custom model 功能。
  • 這些服務通常會自動處理訓練基礎設施，你只需要準備好 instruction-tuning 格式資料。

• LoRA 的價值在哪裡？

  即使不用自己跑訓練，LoRA 可以幫助你理解「再訓練」的底層流程：

  • 準備 instruction-tuning 資料
  • 把新知識 / 語氣融入模型
  • 存下 adapter（輕量權重，方便部署）
  • 即使不自己訓練，也能用這套想法來設計資料，交給供應商的 fine-tuning API。

🔁 避免「災難性遺忘」：Replay Buffer

把新資料 + 小量舊資料混合，能在吸收新知時降低舊知識被覆蓋（災難性遺忘[註]）的風險。

註解：⚠️ 學界研究（Is Continual Learning Ready for Real-world Challenges?）指出，持續學習在真實世界中仍面臨「災難性遺忘」與資料管理困難的挑戰，因此 Replay Buffer 這類混合舊資料的手法，往往是實務上不可或缺的一環。

👉 詳細的 LoRA SFT 操作與程式碼，我會在 Day32 再完整示範。這裡先讓大家建立概念即可。

API Fine-tuning vs. LoRA 再訓練比較表

🔹 補充實務延伸：監控指標以及成本試算

監控指標

此表參考 Google SRE Book: Service Level Objectives訂定。

成本

假定條件如下：

[註1] GPU 成本說明：以雲端 GPU 租用價格（如 AWS p4d.xlarge、GCP a2-highgpu-1g）除以機器上所有的 A100 卡數量為準，若為三年攤提的自購硬體，且利用率大於六成，理論上會低於此值。

推得成本試算如下：

上線流程圖

技術選型以及部署流程圖

⚠️ 聲明：本試算僅提供初步估算，表格內容可能有未盡完備、資料更新時差或項目疏漏。若與實際區域定價、折扣方案、維運費用不一致，結果可能產生明顯偏差；請以實際參數帶入本表公式後之計算為準。

🔹 小結

昨天（Day22）提到的Registry（登錄中心） 解決的是「版本管理與可回溯」的問題，確保任何時刻都能知道線上跑的是哪個版本，並且能安全回滾。 但 如果知識與模型本身不持續更新，再完善的 Registry 也只能保證「舊版本」的正確，卻無法避免品質逐步退化。

• 再訓練 解決「能力」與「風格」；RAG 更新 解決「知識時效」。
• 持續學習 把更新變成常態化流程。
• 搭配 Model Registry，能安全地 試行 → 上線 → 監控 → 回滾。

👉 明天 Day 24：我們將進入模型路由（Routing）：如何把不同任務導向合適的模型。

📚 引用來源 / 參考延伸資料

• The Future of Continual Learning in the Era of Foundation Models: Three Key Directions
• Is Continual Learning Ready for Real-world Challenges?
• Google SRE Book: Service Level Objectives
• OpenAI - Model optimization
• OpenAI - Optimizing LLM Accuracy
• Billing guide for the Reinforcement Fine Tuning API
• LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models
• RAFT: Adapting Language Model to Domain Specific RAG
• Amazon EC2 P4 執行個體 - Pricing Book
• Lambda Labs：GPU Pricing Book
• MLOps: Continuous delivery and automation pipelines in machine learning
• An (Opinionated) Checklist to Choose a Vector Database
• Dynamic and Continual Learning in LLMs - Rohan Paul
• Machine Learning Mastery - RAG Pipelines in Production