打造企業AI大腦：如何利用微調、RAG與提示詞工程強化企業核心技術

• 大數軟體
• Jan. 8, 2024, 3:30 p.m.

自從 ChpatGPT 等AI 技術問世，各家公司都在盼望能藉 AI 提升工作效率，簡化繁瑣流程，進而降低成本。但ChatGPT 固然頭腦靈光，以下幾個疑慮還是讓不少企業對於把它納入日常運作有所保留：

• 專業性方面：ChatGPT雖然看似無所不知，但卻無法接觸到公司內部的資料，這導致它無法與現有工作流程完美對接。
• 隱私性方面：像三星這類公司用ChatGPT來解決工作上的難題，結果卻發現公司機密洩露的問題。
• 整合性方面：如果AI無法與公司既有的流程或系統銜接，那麼對於流程自動化的幫助就有限。

 

為此，Llama2 的誕生似乎未企業點亮了一盞明燈，如果能在企業內部安裝 Llama2，似乎就可以解決以上所有問題。但問題是，Llama2雖然在英文問答上表現出色，對於中文的處理卻因為訓練資料的限制而顯得力不從心。此時，不少公司或公部門單位(例如 Taide 計畫)即開始思索能不能夠用中文資料對Llama2 進行微調(Fine-Tuning), 讓它更了解中文和中文相關知識。

然而，微調模型並非想像中那麼簡單。除了工程師需要有微調的知識與技術外，微調需要相當的計算力。就現況而言，不是每家公司都如美國科技巨頭FANNG，都可以輕鬆購置一堆GPU 跟聘用人工智慧博士搭建企業專屬的模型。事實上，除了微調之外，還有其他幾種企業可以考慮的方案。

目前企業可以考慮的AI導入方式包括提示詞工程、模型微調和資料檢索增強生成（RAG），或者是將這些方法綜合運用。至於選擇哪一種方式，可以參考以下的標準：

• 模型微調（Fine-Tuning）: 如果你希望模型產生符合特定格式的結果（比如輸入文字後產生SQL），可以考慮採用模型微調。
• 資料檢索增強生成 (RAG): 如果希望能夠為ChatGPT 加掛企業知識庫，可以採取 RAG 模式。
• 提示詞工程（Prompt Engineering）: 通過更有效的問題提出方式，例如給予大型語言模型多個範例，其實就能夠改善模型的回答品質。

 

以下針對每個導入方法做詳細介紹：

 

1. 模型微調（Fine-Tuning）

對Llama2模型進行微調對許多企業來說是個不錯的選擇。這個過程主要是調整和優化預先訓練好的模型，讓它更貼合特定的應用或需求。比如說，經過微調，Llama2就能根據特定的指令產生SQL語句，或者產出更符合台灣用語的回答。

但微調的成本相當高。以Taiwan-LLM的開發為例，所需硬體資源包括8張A100 80G GPU運行兩周及12小時的指令微調。A100的售價大約在50萬元左右，8張就要400萬元。當然，也可以選擇租用雲端服務，像是GCP、Azure、AWS等，但微調是個長期試錯的過程，還需要AI工程師精通LoRA、QLoRA、DPO、RLHF等專業技巧，並找到高品質的資料集。這種工作通常只有大公司或政府機構才能承擔。而且就算條件都符合，有時候經過微調的大型語言模型，像是Taiwan LLM在ikala公布的TMMLU資料集中，表現也只能算是末段班，更別說常常微調完了還不如原來的模型呢。

但如果你想要用現成的私有模型，其實市場上也有不少選擇。以ikala公布的評測集和C-Eval來看，目前阿里巴巴的通義千問就是個不錯的選擇，它在邏輯和中文處理能力上不遜色於GPT 3.5，值得企業內部考慮採用。但對公部門來說，可能就不太適合。另外，如果考慮英文模型，法國新創公司Mistral AI推出的Mistral-8x7b就是佼佼者。

至於台灣繁體中文原生的模型，目前市面上還沒有一個特別出色的選項。

模型微調的優點與缺點：

優點：能夠精確滿足特定使用者需求，提升模型在特定領域或語言上的效能。
缺點：成本高，需要大量硬體資源和時間，並且可能會降低模型的通用性。

 

2. 資料檢索增強生成（Retrieval Augmented Generation, RAG）

RAG結合了檢索(Retrieval)和生成(Generation)兩種技術，利用語義向量技術深入分析既有知識庫或資料庫，為每篇文章創建語義向量(Embedding)，並將之整合進向量資料庫(Embedding Database)。當使用者提問時，系統會先找到與問題最相關的文件，作為回答生成的上下文脈絡，這方式能在不需更動原模型的情況下，提供更加精確的答案。

目前，最簡單部署RAG的途徑是使用ChatGPT Plus的GPTs功能，或者利用OpenAI的Assistant API。但若企業想要自行建立專屬的向量資料庫，就得依靠Chroma、Supabase或Qdrant等資料庫解決方案，配合Langchain或LLamaIndex等開源框架，來打造適合自家的RAG應用。

不過，僅用RAG並不能完全解決隱私問題。因為當文件作為回答生成的上下文時，敏感資訊可能會不慎外洩。這時候，結合使用如Mistral-8x7b或通義千問(QWEN)這樣的大型語言模型，可以作為一個安全的生成引擎。但如果對開源模型存有疑慮，那麼可以考慮使用Azure的OpenAI API。雖然將資料上傳到雲端可能有一定風險，但在微軟的品牌加持下，這風險可望降到較低程度。

至於單獨使用RAG的效能表現如何呢？根據微軟的研究，單純使用RAG在許多評測項目勝過了RAG + 微調模型的組合。因此，若企業的目標是低成本實現AI整合，RAG無疑是個成本效益高的選擇。

資料檢索增強生成的優點與缺點

優點：RAG能夠利用豐富的資料庫來提供更精準、更全面的回答，同時避免對原始模型做大幅度調整。
缺點：RAG在處理含有敏感資訊的文件時對隱私保護有限，且其效能高度依賴於資料檢索品質。

 

3. 提示詞工程（Prompt Engineering）

提示詞工程（Prompt Engineering）強調如何通過更有效的問題提出方式來改善模型的回答品質。這種方法不需要額外的硬體資源或專業知識，只需要根據具體情況調整問題的提出方式。

常有人問，既然人工智慧這麼聰明，為什麼還需要學會怎麼用提示詞呢？

其實，ChatGPT的智慧程度跟它的訓練資料有著密切關係。比方說，如果想要用繁體中文獲得回答，用“正體中文”來提問通常會得到更精準的回應。這是因為在訓練過程中，模型對“正體中文”這個詞彙有更深刻的理解。
此外，運用few-shot prompting、Chain of Thoughts等技巧可以進一步提升ChatGPT的回答精確度。最近微軟的研究顯示，恰當的提示詞應用，甚至可以在不做任何微調的情況下，提高ChatGPT在特定領域（例如醫學問答）的表現，超越Google 開發的醫學問答模型Med-PaLM。

提示詞工程（Prompt Engineering）的優點與缺點

優點：提示詞工程無需額外硬體或大量數據，能快速實施並顯著提升AI回答品質。
缺點：設計有效的提示詞對非專業使用者來說可能有學習曲線，且在複雜場景中效果有限，需要不斷更新調整以適應變化。

 

全部採用

 

就像流行的網路用語「小孩子才做選擇，我全都要」一樣，企業可以運用模型微調（Fine-Tuning）、資料檢索增強生成（RAG）及提示詞工程（Prompt Engineering）等多種手法，打造出一個功能全面且靈活的AI系統。這樣的系統不僅能處理特殊領域的複雜問題，也能應對各種一般性問題。微調讓解決方案更加個性化，RAG則提升了問題處理的準確度和相關性，而提示詞工程則增強了系統的易用性和使用者體驗。這種全方位策略不僅提升了企業的營運效率，也讓AI技術的實用性和可用性大大增強。但全面採用也是對公司財力與人力的一大考驗，企業需權衡相關成本與投資回報率後再做決策。

2026年企業AI強化技術最新發展：GraphRAG、Agentic RAG與高效微調

2025至2026年間，RAG技術從單次靜態檢索演進為Agent主導的動態推理迴圈，GraphRAG將知識圖譜引入企業檢索，而微調效率工具的成熟也讓更多中小型企業得以負擔模型客製化。

GraphRAG與Agentic RAG：從管線到推理迴圈

傳統RAG採用「一次檢索、一次生成」的線性管線，而2026年主流的Agentic RAG則讓LLM成為推理引擎，自主決定搜尋策略、呼叫工具、反思驗證，反覆循環直到取得有根據的答案。GraphRAG更進一步，透過將實體與關係映射為知識圖譜，支援多跳（Multi-hop）複雜查詢與可追溯的推理路徑，研究顯示在特定企業場景下搜尋精準度可達九十九%。Microsoft GraphRAG結合主題性問答與合規稽核需求，已被LangGraph、Haystack等主流框架整合為標配選項，並與AutoGen v0.4、CrewAI等多Agent框架協作，支援規劃Agent、檢索Agent、驗證Agent三層分工架構。

高效微調技術的普及：LoRA、QLoRA與合成資料

隨著LoRA、QLoRA等參數高效微調（PEFT）技術持續成熟，企業進行領域微調所需的GPU資源已大幅降低，部分任務甚至可在消費級顯卡上完成。合成資料生成（Synthetic Data Generation）成為2025至2026年微調資料集建置的重要新方法，利用強大基礎模型自動產生高品質訓練樣本，解決特定語言或專業領域資料稀缺的問題，對繁體中文企業應用尤具實用價值。此外，自評估微調（Self-RAG）讓模型能動態決定何時需要檢索、並批判自身輸出以提升事實準確性，減少不必要的API呼叫成本。

提示詞工程的進化：結構化輸出與ReAct框架

2026年的提示詞工程已遠超「給範例、調語氣」的層次，ReAct（Reason + Act）框架讓模型在單一提示流程中完成思考、行動、觀察、再思考的完整迴圈，是Agentic RAG實作的核心技術之一。結構化輸出提示（Structured Output Prompting）搭配JSON Schema約束，確保LLM回應符合企業系統整合需求；HyDE（假設文件嵌入）技術則先讓模型生成假設答案以引導向量檢索，顯著提升問題空泛或語義模糊時的召回率。企業評測標準也日趨完善，BEIR基準用於衡量檢索品質，RAGAS框架則評估答案忠實度與相關性，兩者已成為企業RAG系統上線前的標準驗收工具。

總結

隨著AI技術不斷進步，企業可望更廣泛地將這些技術融入內部運作，進而降低成本、提升效率。然而，在運用這些技術時，找到保護隱私與控制成本之間的平衡點是未來導入的重要關鍵。

目前，大數軟體公司正在積極探索將提示詞工程、RAG和本地端大型語言模型結合的策略，以低成本、高效率的方式為客戶提供智慧型輿情服務和知識管理服務。對於有意在企業內部應用RAG的企業，我們非常歡迎你們與我們聯繫，一起探討合作的可能性。

 

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