RAG、微調、指令化模型：語言模型應用的三大策略
當今語言模型（如 ChatGPT、Gemini、Claude 等）已廣泛應用於各種領域，包括客服、自動摘要、法律諮詢、醫療輔助、程式生成等。然而，這些模型要在特定場景中發揮最佳效能，往往不能單靠「原始模型」的能力，而是需要進一步的調校或整合。常見的三大應用策略包括：檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）、微調（Fine-tuning）、指令化模型（Instruction-tuned models）。
我們將以科普角度，介紹這三大策略的原理、優缺點與應用場景，理解語言模型背後的應用架構，並提供選擇最佳方法的思考方向。
一、RAG：檢索增強生成
原理介紹
檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）是將語言模型與外部知識庫結合的一種策略。其基本概念是：模型本身不需要記住所有知識，而是透過搜尋機制查詢知識，再進行回答。
RAG 系統的運作流程可分為兩部分：
1. 檢索階段（Retrieval）：接收到使用者問題後，先從外部資料庫（如網頁、內部文件、FAQ）中找出相關內容。
2. 生成階段（Generation）：將檢索到的資料提供給語言模型，由模型結合問題與知識生成回答。
例如，一個用於客服的 RAG 系統，可能會從產品手冊中擷取出「保固條款」相關段落，再用語言模型轉化為自然語言回答。
優點
• 知識更新快：外部資料可隨時更新，模型無需重新訓練。
• 避免幻覺（hallucination）：模型有資料可參考，比較不容易胡亂編造內容。
• 節省資源：無需為每種任務訓練新的模型。
缺點
• 需要建置檢索系統：需建立與維護知識庫與向量索引。
• 答案依賴資料品質：如果資料不齊或過時，結果也不佳。
• 語境整合挑戰：模型可能無法完全理解多段文件間的邏輯關係。
適用情境
• 文件問答（如法律條文、公司內部知識）
• 產品客服（根據手冊、SOP回答）
• 學術研究助理（引用期刊或論文）
二、微調：Fine-tuning
原理介紹
微調是指在原始語言模型的基礎上，使用特定任務的資料進行再訓練，使模型更貼合目標任務的表現。常見做法有：
• 全參數微調：更新整個模型權重（成本較高）
• 部分微調（如 LoRA、PEFT）：僅更新部分層或額外加入新層，效率較高
微調讓模型學會特定格式、語氣、術語或任務流程。例如，將模型微調成「法律諮詢助理」，讓它學會如何回答法律問題並引用法條。
優點
• 表現佳：在特定任務上可達到高度準確。
• 高度客製化：能完全適配特定領域語言風格或邏輯。
• 可離線運行：微調好的模型可部署在內部系統中。
缺點
• 需要訓練資料：需蒐集高品質且標註好的資料。
• 成本高：訓練需要時間與資源。
• 知識靜態：知識寫死在模型中，更新需重訓。
適用情境
• 醫療診斷助手（學會特定診療術語）
• 法律助理（學習判例用語與格式）
• 財務報表分析（針對公司財報微調）
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三、指令化模型：Instruction-tuned Models
原理介紹
指令化模型是指訓練語言模型理解「人類語句中所隱含的任務指令」，讓模型更容易根據自然語言進行操作。例如，使用者
輸入：
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這類指令對傳統模型來說過於模糊，但經過指令微調後，模型會學會辨認指令類型（總結）與任務對象（文章），從而給出正確回答。
OpenAI 的 ChatGPT、Anthropic 的 Claude 以及 Google 的 Gemini 等，都是經過指令微調的大型語言模型（Instruction-tuned LLMs）。
指令化訓練資料來源多為：
• 人工標註的任務集（如 summarization, translation, Q&A）
• 合成任務資料（由其他模型產生問題與答案對）
• RLHF（透過人類回饋強化學習）
• 廣泛任務通用：可涵蓋上百種任務。
• 開發速度快：無需為每個任務重新訓練。
缺點
• 泛用但不專精：不一定在每個任務都達最佳表現。
• 理解能力有限：複雜指令可能需更多提示工程（prompt engineering）來輔助。
• 容易幻覺：沒有外部知識支撐時可能編造資訊。
適用情境
• 客服 chatbot（理解使用者意圖）
• 教育助手（回答學生各類問題）
• 寫作協作工具（生成文章、修改語句）
三大策略總結比較表
|
項目 |
RAG |
微調（Fine-tuning） |
指令化模型（Instruction） |
|
知識來源 |
外部資料庫 |
內部模型參數 |
原始訓練資料 + 指令資料 |
|
開發成本 |
中（需建檢索系統） |
高（需資料與訓練） |
低（使用現成模型） |
|
表現精確度 |
中至高（依資料而定） |
高（特定任務表現佳） |
中（通用任務，可能需補強） |
|
可更新性 |
高（更新資料即可） |
低（更新需重訓） |
中（使用更新模型版本） |
|
適用場景 |
知識問答、客服、技術文件 |
法律、醫療、財報等專業領域 |
教育、寫作、客服、聊天機器人 |
如何選擇最佳策略？
選擇哪一種策略，需根據應用目標、預算與資料狀況來決定。以下提供一些實務建議：
1. 有大量專業資料，但模型回答不準？
o 優先考慮 RAG，因為可以快速導入並確保答案根據正確資料。
2. 已掌握高品質標註資料，且需要高準確度？
o 可進行微調，尤其是任務固定、風險高的領域（如醫療、法律）。
3. 需要快速部署通用型語言助手？
o 使用指令化模型即可，配合適當 prompt 工程即可應付大多數需求。
4. 組合使用：
o 許多高階應用會同時採用多種策略。例如，先用指令模型判斷使用者意圖，再透過 RAG 找資料，最後用微調模型完成輸出。
結語
語言模型的潛力正在迅速擴展，而「RAG、微調與指令化模型」這三大策略，正是將這些潛力落地應用的關鍵手段。理解每種策略的原理與適用場景，不僅能幫助企業做出正確技術選擇，也能讓一般使用者更善用 AI 工具。未來的語言模型生態，可能會朝向更模組化、更靈活的「組合式 AI」發展，而這三大策略，將是建構智慧應用的基石。
