解鎖生成式AI潛力：一篇文章讓你了解提示詞工程、RAG 與微調技術

生成式 AI 技術正改變我們的工作方式，對於個人來說從自動生成文本，創建圖像和音樂，有其應用廣泛。對於企業來說，包括客服、業務流程、行銷、法律、教育相關等應用，透過生程式 AI 這項技術能顯著提升工作效率和創造力，使日常工作更具創新性。準備好揭開生成式 AI 的神秘面紗了嗎？讓我們一起探索生成式 AI 技術的奧秘吧！

看完這篇文章你將獲得解答

1.你是否曾經想過生成式 AI 模型是如何自動生成高品質的文本、圖像和音樂的？
2.你知道 Prompt Engineering（提示詞工程）、RAG（檢索增強生成）和 Fine-Tuned（微調）這些技術在大語言模型(LLM)中的具體作用嗎？

內容目錄

生成式 AI 常見技術有哪些?

這些技術對於非技術人員而言非常複雜，但下方的倒金字塔框架可以幫助我們梳理這些相關的技術，從而使整體理解更加明確和有序。

最底層的 Trained Model 是指經過大規模數據集訓練後的基本模型。這些模型利用深度學習技術（如神經網絡）從數據中學習特徵和模式。Trained Model通常具有廣泛的能力，可以用於多種任務，但可能需要進一步的調整以達到特定應用的最佳性能。 Trained Model 需要大量的資源和專業知識，通常僅有大型機構，如 OpenAI、Google、Amazon、Microsoft、Apple、Meta及IBM等公司或經費充足的研究機構，具有這樣的能力。

往上一層是 Fine-Tuned model，在這一層中，比較多是利用開源大模型，進一步針對某些特定資料訓練及去做微調訓練。或是像台灣的公司有聯發科使用法國新創 Mistral 的模型調校出 Breeze 模型，及政府支持的 TAIDE 模型，這些都是基於開源的大模型，加上更多的繁體中文的訓練資料，去做訓練。

再往上一層是 RAG 所謂的檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation) 這個技術，主要是想解決大型語言模型容易產生幻覺的問題，方法就是由使用者提供資料讓大型語言模型能夠有所參照，做個比喻，就像學生可以開書考試一樣，生成式 AI 透過查找特定段落的知識，最後再用語言模型產生對話內容。

最後倒金字塔的頂端是 Prompt Engineering，提示詞工程，透過以特定提問的方式，讓生成式 AI 能夠產生指定的答案，這個方式最省資源，但是很有可能因為 AI 本身沒有足夠的背景知識，便開始產生幻覺。

Prompt Engineering 提示詞工程的工作原理

接著，我們就從 Prompt Engineering 提示詞工程開始介紹。Prompt Engineering的工作原理主要涉及設計和優化 AI 模型的提示，以提升其生成結果的品質和準確性。這一過程可以分為幾個關鍵步驟：

設計提示詞

首先，設計提示是關鍵的一步。這包括明確定義你希望模型完成的任務或回答的問題。設計提示詞時，需要編寫具體且清晰的問題或指令，避免模糊不清。例如，對於詢問「請介紹一下葡萄酒的製作」，應具體到「請介紹葡萄酒製造的適當環境，包含溫度區間、濕度區間及釀造時間」。第二個提示詞，提供了幾個面向，讓 AI 能夠理解使用者想要問的問題點，環境/溫度/濕度/釀造時間，如此，AI 就能夠根據這幾個關鍵字，去產生更適合使用者提問的內容。

引導模型

接下來是引導模型。提供足夠的背景資訊或上下文可以幫助模型更好地理解問題。所謂地背景資訊舉例來說，像上面的葡萄酒製作，你可能對於美國加州的葡萄酒有一些認識，便把以下的內容也加入提示詞：

納帕郡是美國加利福尼亞州舊金山灣區以北的郡。面積2,042平方公里，根據2020年美國人口普查統計，共有人口138,019人。郡治納帕。該郡成立於1850年，是加州建州時的郡之一，郡名來自印第安語，名稱來源不詳。該郡以產葡萄酒聞名。
取自 Wikipedia

此外，可要在提示詞中要求產出提示的格式，比如使用表格或條列方式，可以有效引導模型生成更精確的回應。

調整和改進

在獲得初步回答後，調整和改進是必要的。根據模型的回應的品質，調整提示以提高回答的準確性。這涉及到修改提示的用字遣詞、增加或刪減細節，並反覆進行測試以找到最佳的提示策略。

總結來說，Prompt Engineering 提示詞工程是通過設計、引導和調整提示來提升模型的表現，以確保生成高品質、符合預期的內容。

什麼是RAG（Retrieval-Augmented Generation)檢索增強生成）?

前面提到的提示詞成工程，是與生成式 AI 最初步的應用，能夠直接與模型互動，產生回應。生成式 AI 在進行資料處理時，主要依賴於Trained Model(如GPT和Copilot等)。這些模型通過大量資料進行訓練，使其能夠生成易讀易懂的回應，並針對使用者提出的問題提供詳細的答案。然而，這些回應的品質往往受限於模型訓練時使用的資料，因此很可能會出現過時或不準確的情況。當無法提供最新資訊的時候，如果又不限制模型生成內容時，就會有所謂的「幻覺」，將會影響使用者對系統的信任度。

RAG 的發展原由

為了解決這些問題，RAG的技術因此蓬勃發展。RAG結合了搜尋檢索和生成模型兩個部分，這項技術可以通過從外部知識庫中搜尋檢索相關的最新資訊，用來補充和強化 Trained Model 的輸出。這樣一來，生成的回應不僅能夠針對使用者的具體問題提供更加即時和精確的解答，還能基於最新的資料和特定情境來調整和客製化回應，使得生成式AI的回答更加符合實際情況和需求。RAG 的運用，使得生成式AI能夠在不修改基礎訓練模型的情況下，提升其在特定領域中的使用效果和準確性。除了準確性之外，由於不用準備大量資料及運算資源去做模型訓練，因此在費用上也能夠比較節省。

RAG 的工作原理

RAG的結合了資訊檢索和生成模型，可以簡要描述為以下幾個步驟：

首先，檢索階段開始於將用戶的查詢或問題轉換為向量，這部分通常使用訓練模型達成。接著，系統會在外部資料庫中搜尋與查詢最新相關的文字檔案或段落。這些知識庫可能包括維基百科、專業文獻或企業內部資料庫等。

隨後，進入融合階段，將檢索到的相關資訊與原始查詢進行合併。這樣可以為生成模型提供上下文或背景知識，以便後續能夠生成更精確的回答。

在生成階段，生成模型使用這些合併的上下文和原始查詢生成最終的回答。這個階段依賴Trained Model的語言生成能力來創造具有連貫性和語義準確的內容。

最後，優化和整合階段涉及對生成內容進行後處理，確保回應內容與使用者的需求高度相關，並修正任何潛在的錯誤或不一致。RAG 模型的核心優勢在於它能結合檢索和生成技術的長處，從而生成更準確、更具上下文意義的回應，特別適合需要精確知識和語境理解的應用場景。

什麼是Fine-Tuning（微調）?

Fine-tuning是指在已有的Trained Model的基礎上，針對特定任務或特定領域進一步訓練，以提升模型在特定情境中的表現。這種方法能有效避免從頭訓練新模型所需的高昂成本與時間、人力的投入。透過微調，我們只需在訓練模型上進行少量的特定任務訓練，便能顯著提升模型在特定應用場景中的表現，不僅節省時間且又可以降低資金投入。

簡言之，既有的Trained Model就像是個通才，可以回答大部分的問題，但在專業領域內的問題可能無法像個專家一樣回應我們。但我們可以透過將他送到Fine-Tuning這間學校讓他受專業的訓練學習專業的課程、更貼近真實的世界，從而讓他在專業領域的對話能夠像個專業人士一樣。

Fine-Tuning 是對訓練模型進行更專業調整的技術，目的在於提升在特定應用中的表現。這一過程包括幾個關鍵步驟：

首先，訓練模型在大量數據上進行初步訓練，然而，這些模型可能對特定任務的需求不夠精確，因此需要進一步調整。

接下來，收集並準備特定任務的數據集(Custom Knowledge Base)。例如，若要強化法律領域的專業度，則需要含有相關法律術語、法規和案例的資料。這些資料用於對模型進行微調，使其更適應特定領域。這裡有利用 TAIDE 模型，FineTune 台灣法律條文後，產生的前後比對。

在微調過程中，根據任務要求設計訓練目標，如文本分類或問答系統。通過在新數據上微調訓練，模型的參數將進一步調整，以提高在特定任務中的性能。相比於從頭開始訓練模型，Fine-Tuning 通常需要較少的訓練資料和較短的訓練時間。

完成訓練後，需評估模型的表現，確保其能有效完成預期任務。如果需要，根據評估結果再進行調整。

最終，將 Fine-Tuned 模型部署到實際應用環境中，並進行測試，確保其在真實環境中能夠提供精確的服務。總結來說，Fine-Tuning 是通過在特定數據集上微調Trained Model，使其更好地適應具體任務的過程。

結語

通過Prompt Engineering、RAG和Fine-Tuning等技術，我們能夠顯著提升生成式AI的性能和應用效果。Prompt Engineering可以幫助我們更精確地指導模型生成所需的內容；RAG結合檢索和生成技術，增強了模型對最新資訊的應對能力；而Fine-Tuning則讓模型在特定領域中展現更高的專業性。了解這些技術並靈活運用，將使我們能夠最大化生成式AI的潛力，提升工作效率和創造力。準備好迎接這場AI技術的革命，一起開啟更高效的工作方式吧！

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