RAG 和 Fine-tuning (微調) 是 LLM 兩種關鍵技術。本文深入比較兩者差異、優缺點與適用情境，協助您選擇最適合的 LLM 應用策略，提升模型效能與準確性。

在人工智慧（AI）飛速發展的時代，如何增強大型語言模型（LLM）的效能，一直是各大企業與開發者關注的核心議題。RAG（Retrieval Augmented Generation）與Fine Tuning堪稱現今最常見的兩大解決方案。本文將從原理、優勢、使用情境以及如何組合運用等面向切入，帶你完整解析「RAG vs Fine Tuning」的奧祕，並幫助你判斷適合自身應用的最佳方案。

為什麼需要增強大型語言模型？

大型語言模型具有強大的自然語言處理能力，但在應用層面仍面臨兩大問題：

  1. 訓練資料侷限：LLM 可能缺少最新或特定領域的訓練數據，導致回應不足或資訊落後。
  2. 用途過於廣泛：預設的 LLM 通常相當通用，若要應用於企業內部，往往需要進一步「專業化」，才能在特定領域提供更有深度的回應。

因應以上挑戰，選擇「RAG vs Fine Tuning」就變得格外重要。

什麼是 RAG（Retrieval Augmented Generation）？

RAG的核心概念在於：

  1. 檢索外部資料：先透過檢索系統從資料庫或其他動態資料來源，取得與問題相關的「最新」資訊。
  2. 增補提示（Prompt）：將檢索到的背景資料與使用者的原始問題一起送入模型。
  3. 生成答案：大型語言模型在結合自身的預訓練知識與額外提供的資訊後，產生更精準的回答。
什麼是 RAG? 它如何讓生成式 AI 更可靠
探索 RAG 技術如何讓生成式模型的輸出過程更加透明可解釋，提升人工智慧的可信賴度
Tenten | AI、科技、新創快訊｜解鎖人工智慧的未來Erik

為何 RAG 能解決 LLM 的「過時」問題？

以「歐洲盃 2024」比賽結果為例，預訓練的 LLM 若無最新賽事資訊，回答可能會失準，甚至出現「幻覺」（hallucination）般的不實內容。有了 RAG，系統能及時檢索最新戰果，再把結果與提示一同送入模型，最後給出更可靠的回應。

RAG 的優勢

  • 動態更新：能持續串接最新資料，適合需要即時資訊的系統。
  • 降低幻覺風險：使用真實來源的外部文件，有助提供依據與透明度。
  • 無需改動原始模型：只要確保資料庫和檢索系統的效率，即可不斷「補充」模型知識。

RAG 的挑戰

  • 維運成本：需要額外的檢索系統或資料庫，且資料量愈大，檢索策略愈複雜。
  • 依賴 Prompt 容量：受限於模型的「上下文視窗」，要精心選擇最相關的內容放入提示，才能達到最佳效果。
RAG: 提升大型語言模型準確性與時效性的關鍵框架
深入探討 RAG 技術，了解它如何幫助大型語言模型更準確地回答問題，提供更符合時效性的資訊。
Tenten | AI、科技、新創快訊｜解鎖人工智慧的未來Erik

RAG (Retrieval-Augmented Generation)

  1. 運作方式：
    • RAG 通過結合語言生成與資訊檢索技術，讓模型能從外部資料庫中檢索相關資訊並將其整合到生成的回應中。
    • 不需要改變模型本身，而是依賴外部知識來源（如內部數據庫、文件或網頁）來補充模型的回應能力。
  2. 優勢：
    • 動態更新：適合需要即時訪問最新信息的場合，如新聞、產品資訊或政策更新。
    • 減少幻覺現象：通過引用外部資料，降低生成錯誤或虛構內容的風險。
    • 成本效益高：無需重新訓練模型，適合快速部署和頻繁更新的需求。
  3. 劣勢：
    • 延遲問題：因為需要檢索外部資料，回應速度可能較慢。
    • 依賴數據質量：檢索結果的準確性取決於外部知識庫的完整性和更新頻率。
  4. 適用場景：
    • 需要即時訪問最新數據的應用，如客戶服務聊天機器人、內部知識管理系統。

常見的 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 使用案例

RAG 技術結合了檢索與生成模型的優勢，能夠動態檢索外部知識並生成上下文相關的回應，因此在多個領域中具有廣泛應用。以下是一些常見的使用案例：

1. 問答系統

  • 應用場景：RAG 可用於開發高級問答系統，通過檢索相關文檔或資料來生成準確且具體的答案。
  • 優勢：適合處理需要整合多來源資訊的複雜查詢，例如醫療診斷、法律諮詢或技術支持。

2. 客服與聊天機器人

  • 應用場景：RAG 增強了客服聊天機器人的能力，能即時訪問產品資訊、客戶歷史記錄等，提供更精準和上下文相關的回應。
  • 優勢：改善客戶體驗，提升問題解決效率和滿意度。

3. 電子商務與個性化推薦

  • 應用場景：在零售和電子商務中，RAG 可根據用戶偏好和產品資料生成個性化推薦。
  • 優勢：提高轉化率和客戶參與度，提供更相關的購物建議。

4. 內容生成與摘要

  • 應用場景：RAG 用於自動生成高質量內容或摘要，例如新聞報導、技術文件或市場分析。
  • 優勢：通過檢索可信來源的信息，確保生成內容的準確性和一致性。

5. 醫療與健康 (醫療 AI)

  • 應用場景：RAG 在醫療領域可用於診斷輔助、臨床試驗設計以及醫學知識查詢。
  • 優勢：快速檢索病患記錄、醫學文獻等，幫助醫療專業人員做出更明智的決策。

6. 法律研究與文書處理

  • 應用場景：在法律領域，RAG 可檢索案例法、法規或合同條款以支持法律研究和文件起草。
  • 優勢：加速處理時間，減少錯誤，提高工作效率。

7. 決策支持系統

  • 應用場景：RAG 用於企業決策支持，例如分析數據集、評估選項或預測趨勢。
  • 優勢：幫助組織快速獲取關鍵資訊並制定策略。

8. 搜尋引擎與信息檢索

  • 應用場景：RAG 增強了搜索引擎的功能，不僅能檢索相關文檔，還能生成信息豐富的摘要。
  • 優勢：提高搜索結果的相關性和可讀性。

9. 虛擬助手與即時信息查詢

  • 應用場景：虛擬助手可利用 RAG 提供即時更新的信息，例如天氣、新聞或事件資訊。
  • 優勢：提供更準確且上下文相關的答案，提升交互體驗。

10. 工業與製造業

  • 應用場景：RAG 幫助快速訪問工廠運營數據、故障排除指南或合規標準。
  • 優勢：支持決策過程並促進創新。

RAG 技術在解決動態信息需求、提升生成內容準確性以及改善交互體驗方面表現出色。它適合需要整合多來源數據並提供上下文相關回應的各種應用場景。

什麼是 Fine Tuning？

若說 RAG 是「額外補充資訊」，那麼Fine Tuning就是把所需的領域知識「融入」模型本身，使其能更貼合特定應用場景。過程中透過標記好的資料（labeled data），對模型再進行一段訓練，最終得到一個在該領域更精通的小型語言模型。

Unsloth微調DeepSeek-R1：打造醫療AI專家模型
探索DeepSeek-R1蒸餾模型結合Unsloth微調技術，如何加速醫療AI模型訓練。本文深入探討模型優化、效率提升和在醫療診斷、預測等方面的應用。
Tenten | AI、科技、新創快訊｜解鎖人工智慧的未來Ewan Mak

Fine Tuning 能帶來哪些好處？

  1. 深度專業化：可針對保險、法律、金融等高專業領域，強化模型在專業術語、口吻與邏輯推理上的表現。
  2. 降低推論成本：Fine Tuning 後的模型對於特定任務可使用較小的 Prompt，就能得到更準確的回覆，進而提高運算效率。
  3. 直接整合到模型權重中：所學到的知識成為模型內建的一部分，生成結果速度更快，也更具有一致性。

Fine Tuning 的限制

  • 資料時效性：模型只知道訓練至截稿時間點之前的資訊，之後的變動無法即時反映。
  • 訓練成本：需要投入額外的計算資源與時間，且對資料品質與標記正確性有相當要求。
  • 模型大小受限：如果資料持續增長，還得再次做 Fine Tuning，流程並不輕鬆。

Fine-tuning

  1. 運作方式：
    • Fine-tuning 是在預訓練模型的基礎上，使用特定領域的小型數據集進行再訓練，以調整模型參數，使其更適合特定任務。
    • 通常需要凍結部分層或添加新的任務專用層來進行高效調整。
  2. 優勢：
    • 專業化表現：能夠深入理解特定領域或任務，提供一致且高質量的回應。
    • 定制化能力強：可以調整模型行為、語氣和專業術語以符合特定需求。
  3. 劣勢：
    • 資源密集型：需要大量計算資源和時間來進行訓練，尤其是對於大型模型。
    • 靜態性：由於基於靜態訓練數據，無法處理最新或動態變化的信息。
  4. 適用場景：
    • 適合需要一致性和專業性表現的任務，如醫療診斷、法律文件分析、技術支援等。

LLM 微調的常見用例有哪些？

在大型語言模型（LLM）的實際應用中，**微調（Fine-tuning）**能有效將通用模型轉化為符合特定領域或任務需求的專用工具。以下整理關鍵應用場景與實際案例：

一、提升領域專業知識

針對高度專業的產業需求，微調能讓模型掌握特定領域的術語與邏輯。例如：

  • 醫療領域：透過臨床病歷（如 MIMIC-III 資料庫）微調模型，可自動生成病患摘要，加速醫護人員診斷流程。
  • 金融領域：以財經新聞與財報微調模型（如 BERT/RoBERTa），強化市場情緒分析準確度，協助預測股價波動。
  • 法律領域：分析合約條款時，微調模型能辨識法律用語的異常或關鍵條款，提升審查效率。

二、客製化任務優化

根據商業場景需求，微調可強化模型在特定任務的表現：

  • 內容生成：調整模型產出符合品牌調性的行銷文案或社群貼文（例如模仿 Elon Musk 的推文風格）。
  • 分類與標籤化：電商平台透過微調 DistilBERT 模型，自動將商品描述分類至正確目錄，提升搜尋精準度。
  • 指令遵循：使用指令微調（Instruction Tuning）讓模型更準確執行「總結此文件」或「翻譯成法文」等明確任務。

三、解決技術限制

微調能克服預訓練模型的先天限制：

  • 長文本處理：當任務需處理超長文件（如法律合約或研究論文），微調可減少對輸入長度的依賴，並維持輸出品質。
  • 降低推論成本：透過參數高效微調（PEFT）或量化技術（QLoRA），能在有限資源下維持模型效能，適合邊緣運算場景。

四、確保資料合規與隱私

企業使用內部資料微調模型，可避免敏感資訊外流至第三方平台。例如：

  • 醫療病歷分析：醫院在本地端微調模型，確保患者資料不外洩。
  • 內部文件處理：金融機構微調模型解析內部報告，取代手動整理流程。

五、強化互動體驗

微調能塑造更自然的用戶互動：

  • 客服聊天機器人：調整回應語氣與風格，使其符合企業形象（如專業正式或輕鬆口語）。
  • 個人化推薦：零售業透過微調模型分析用戶行為，提供精準商品推薦。
透過上述應用，微調技術已成為企業將 LLM 整合至核心業務的關鍵步驟，既能保留通用模型的廣泛知識，又能針對特定需求大幅提升效能與適用性。

RAG vs Fine Tuning：什麼時候該用哪一種？

RAG 與 Fine-tuning 的選擇建議
特性 RAG Fine-tuning
更新能力 即時訪問最新數據 基於靜態數據
準確性 適合廣泛查詢，但可能在特定領域表現有限 在特定領域提供更高準確性
延遲 可能較高（需檢索外部資料） 低延遲（無需檢索）
成本與資源需求 部署成本低，但運行時需維護知識庫 訓練成本高，但部署後維護成本低
適用場景 動態環境，如即時查詢 靜態環境，如專業領域應用

1. 資料更新頻率

  • RAG：如果你的資料在不斷更新，或需求依賴最新資訊，如時事新聞、產品更新說明等，RAG 可以隨時檢索並整合。
  • Fine Tuning：當你的領域知識比較穩定（例如法律條文、內部規範），且需要模型更深入地瞭解專業用語與架構時，Fine Tuning 會更適合。

2. 資料來源與透明度

  • RAG：可直接提供外部文件來源與引文，有助於解答結果的可信度；非常適合金融、醫療或需要明確引用來源的情境。
  • Fine Tuning：如果只是想要一個更「懂行話」的模型，並不在意即時地引用出處，Fine Tuning 更能一勞永逸地「改造」模型。

3. 整合應用可能性

  • 同時運用 RAG 與 Fine Tuning：
    • 先用 Fine Tuning 讓模型熟悉專業領域的常用語彙、格式與邏輯。
    • 再透過 RAG 連結即時或近乎即時的資料，如最新新聞、檔案或數據庫。
    • 這種組合為金融快訊、法條檢索、醫療研究等高度專業又需要動態資訊更新的情境，提供了最完整的解決方案。

綜合建議

  • 如果需要處理動態信息且資源有限，RAG 是更好的選擇。
  • 如果目標是提升某一特定領域的專業表現且有足夠資源，則應選擇 Fine-tuning。
  • 在某些情況下，可以結合兩者（稱為 RAF)

結論：量身打造你的 AI 策略

「RAG vs Fine Tuning」並非非此即彼的二元抉擇；兩種方法都有其適用場合，也能相輔相成。對於依賴最新資訊的應用而言，RAG 能帶來更高彈性與即時性；而需要深度專業化的場景，Fine Tuning 則能提供更強大的內建智慧。若想兼顧即時性與專業度，混合使用往往能發揮事半功倍的效果。

無論你是開發者還是企業決策者，都該先盤點自己的資料特性與應用需求，再決定是採用 RAG、Fine Tuning，或是兩者結合。唯有深入理解「RAG vs Fine Tuning」的差異與優勢，才能在瞬息萬變的 AI 競賽中脫穎而出。

如果你對 RAG 或 Fine Tuning 仍有任何疑問，歡迎在留言區與我們分享你的想法。別忘了訂閱我們的頻道持續關注，以掌握更多 AI 相關的最新資訊！

Share this post