概述
正確的選擇取決於實際缺少的內容：知識指向 RAG，一致的格式或風格指向提示，其次是微調，而模型無法可靠地執行的新技能則指向微調。選擇錯誤的槓桿會浪費金錢，而且往往會使結果變得更糟。
深入探討
一個有用的決定方法是在命名解決方案之前先命名差距。有四個常見的差距：知識（模型不知道你的事實）、格式（它知道但以錯誤的形式回答）、風格或語氣（它回答正確但聽起來不正確）和技能（它根本無法可靠地執行任務，例如專門的提取或特定領域的判斷）。提示是幾乎所有差距的第一個槓桿，因為它便宜、改變速度快且易於測試。清晰的說明、定義的輸出模式和一些範例解決了大部分格式和樣式問題。它的限制是上下文長度、提示變長時每次呼叫的成本以及困難任務的不一致。 RAG 致力於知識。在查詢時，檢索器會從文件中找到相關段落並將其放入提示中，因此模型會根據當前的可引用來源進行回答。它適合變化的事實、必須可追蹤的事實以及太大而無法在提示中容納的集合。它的品質在很大程度上取決於檢索：如果找不到正確的段落，模型就無法使用它。微調根據所需輸入和輸出的範例來訓練模型。它擅長鎖定格式、語氣或狹隘技能，並且可以讓較小的模型替換較大的模型，從而減少延遲和成本。一個常見的誤解是微調是添加事實的好方法。它可以改變模型傾向於表達的內容，但它是一種不可靠且難以更新的知識儲存方式，並且可能會增加模型只看到幾次的材料的可信錯誤。這些方法相結合。許多生產系統使用經過精心調整的模型，該模型擅長讀取檢索到的上下文，並由精心設計的提示驅動。實際的順序通常是：提示，然後在知識缺失的情況下添加檢索，然後在評估數據顯示持續差距時進行微調。
戰略影響
速度與規模
語言工作流程可以在不犧牲一致性的情況下更快地移動。
交通與覆蓋範圍
它擴展了跨語言和溝通方式的訪問。
更明確的決策
團隊可以花更多時間進行判斷，而自動化則可以處理重複。
微調、RAG 與提示的未來
更長的上下文視窗和更便宜的推理使得提示和檢索能力更強，從而減少了微調是唯一選擇的情況的數量。同時，託管微調服務變得更易於使用，包括基於偏好和強化的變體。隨著系統一起檢索、提示和使用輕微調整的模型，這三種方法之間的界限可能會變得模糊。持久的技能是診斷性的：確定失敗是否源自於知識缺失、指示不明確或真正的能力差距，然後衡量變革是否真正有幫助。
現實世界的實施
支援團隊希望聊天機器人能夠回答有關每月更改的產品手冊的問題； RAG 適合，因為事實發生了變化，答案需要引用當前版本。
法律團隊需要每份合約摘要都採用相同的五個標題結構；在考慮任何培訓之前，帶有兩個有效範例的明確提示通常可以解決這個問題。
一家公司每天處理數百萬個簡短的分類請求，並發現小型微調模型與大型提示模型的準確性相匹配，而成本和延遲僅為一小部分。
一家醫院試圖微調內部政策文件的模型，以便它能夠「了解」它們，但發現它仍然發明了細節，並切換到 RAG，因此答案引用了實際的政策文本。
風險與防護欄
幻覺的事實可以悄悄地進入報告、支持流程或研究成果。
及時的敏感性可能會在類似的請求中產生不一致的結果。
如果存取控制薄弱，敏感文字資料可能會暴露。
實施路線圖
在推出之前定義輸出格式、語氣和品質標準。
當準確性很重要時，請使用可信任來源進行地面回應。
為高風險輸出保留人工審查檢查點。
追蹤故障模式並定期重新訓練提示或工作流程。
不斷探索
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常見問題
什麼是微調、RAG 和提示？
提示會更改您向模型詢問的內容，檢索增強生成 (RAG) 會更改模型在回答時看到的信息，微調會更改模型的權重，使其在預設情況下表現不同。正確的選擇取決於實際缺少的內容：知識指向 RAG，一致的格式或風格指向提示，其次是微調，而模型無法可靠地執行的新技能則指向微調。選擇錯誤的槓桿會浪費金錢，而且往往會使結果變得更糟。
由於價格每季都會變化，因此模型無法正確回答有關公司定價的問題。哪種方法最適合這個差距？
這是與不斷變化的事實的知識差距。 RAG 在查詢時提供當前的、可引用的信息，更新它僅意味著更新文件。
根據該指南，對於格式和樣式問題，通常首先嘗試的方法是什麼？
提示成本低廉、更改速度快且易於測試，清晰的說明加上一些範例可以解決許多格式和樣式問題。
為什麼微調被描述為添加事實知識的不可靠方法？
微調會改變趨勢，而不是可靠地儲存事實，當事實發生變化時很難更新，並且可能會使模型確信錯誤。
哪種情況最明顯有利於微調？
微調對於鎖定狹窄的技能或格式並讓較小的模型替換較大的模型以降低成本和延遲非常有用。
在給出錯誤答案的 RAG 系統中，在指責語言模型之前應該檢查什麼？
如果檢索未顯示正確的段落，則模型無法使用它。單獨測量檢索召回可以隔離問題。
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