探索 LLM 增強策略：Prompt Engineering、RAG 與 Fine-Tuning

探索 LLM 增強策略：Prompt Engineering、RAG 與 Fine-Tuning

大規模語言模型 (LLM) 是許多人工智慧應用的核心，但在具體場景中，模型本身的預訓練能力通常無法完全滿足需求。針對這一挑戰，三種技術策略——Prompt Engineering、檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 和全參數 Fine-Tuning——被廣泛應用來優化 LLM 的性能。
本文將深入分析這三種方法的技術原理、適用場景及各自的優勢與局限，並探討其結合的可能性如何在一致性、穩定性和成本之間達成平衡。

Prompt Engineering：低成本的靈活優化

Prompt Engineering 是透過設計輸入文本的提示 (Prompt)，以引導模型生成所需的輸出。這種方法完全依賴於模型的預訓練知識，且不涉及對模型內部參數的更改。

圖1_Prompt Engineering 能夠在最低成本下靈活優化LLM模型效能。 資料來源：Spingence 整理製表

適用場景

• 快速開發原型：初期驗證概念或測試應用場景時，Prompt Engineering 可快速調整輸出行為。
• 操作直觀：非技術用戶也能輕鬆調整提示以得到不同的結果。

優勢與限制

• 優勢：實現成本低，靈活性高，可即時應用於各種場景。
• 限制：生成結果受限於模型已有的知識和能力，無法解決高精度或特定領域的需求。

RAG：融合外部知識的即時方案

RAG 將 LLM 與外部檢索系統結合，使模型在生成輸出時，可以參考來自外部數據源（如資料庫、網頁）的即時信息，從而提升知識涵蓋領域。

圖2_RAG能夠融合外部知識能提升LLM 模型表現。 資料來源：Spingence 整理製表
 

適用場景

• 動態知識：適合需要基於最新資料或上下文生成答案的應用，例如新聞解讀、法規查詢。
• 知識密集型行業：如醫療診斷或法律文件分析，RAG 能為 LLM 提供額外的專業支持。

優勢與限制

• 優勢：突破模型知識的靜態性，適應快速變化的需求。
  限制：檢索系統的性能、資料庫的質量和一致性對結果影響顯著，此外需要構建額外的檢索管道。

Fine-Tuning：深度專業化與一致性

Fine-Tuning 通過再訓練的方式，改變 LLM 的內部參數，使其在特定任務中表現更為專業和穩定。訓練數據通常包括領域專屬資料或特定應用所需的語言風格。

圖3_Fine-Tuning 能夠滿足企業對於專業化和一致性的LLM 產出需求。 資料來源：Spingence 整理製

適用場景

• 動態知識：適合需要基於最新資料或上下文生成答案的應用，例如新聞解讀、法規查詢。
• 知識密集型行業：如醫療診斷或法律文件分析，RAG 能為 LLM 提供額外的專業支持。

 

優勢與限制

• 優勢：突破模型知識的靜態性，適應快速變化的需求。
• 限制：檢索系統的性能、資料庫的質量和一致性對結果影響顯著，此外需要構建額外的檢索管道。

三者結合：打造全方位 LLM 解決方案

圖4_透過三方式，能夠為企業打造全方位的 LLM 方案，達到在有限成本內，快速且專業化的產出。 資料來源：Spingence 整理製表

雖然這三種方法各有特點，但它們並非單一應用，而是可以在應用中互相補充：

• Prompt Engineering 與 RAG 的快速結合

在早期開發階段，Prompt Engineering 可用於快速測試和迭代，RAG 則提供所需的實時知識支持，形成靈活而高效的解決方案。

• Fine-Tuning 的穩定性優勢

在長期應用中，Fine-Tuning 能將關鍵專業知識內嵌到模型中，減少對外部檢索系統的依賴，同時保證輸出的穩定性和一致性。

• 成本與效能的平衡

結合 Prompt Engineering 和 RAG 進行快速優化，配合 Fine-Tuning 提升穩定性，不僅能降低整體運算成本，還能顯著提升應用的穩定性與使用體驗。

技術驅動 LLM 的產業價值