企業在 AI 策略中，微調和檢索增強生成（RAG）分別適合處理哪種類型的資料？

微調適用於結構化及穩定的內部資料

微調適用於處理結構化、穩定且較少變動的內部資料。例如，企業內部使用的產品規格書、歷史銷售數據或客服對話記錄等。由於這些資料量相對較小且內容變動不大，透過微調可以使模型更好地理解和應用這些資訊，從而提高模型在特定任務上的精準度。此外，微調還可以使模型更好地適應企業的特定業務場景和品牌需求，提供更具個性化的服務。

檢索增強生成（RAG）適用於非結構化及持續變動的外部資料

檢索增強生成（RAG）則更適合處理非結構化、持續變動的外部資料。例如，新聞報導、社交媒體內容或線上論壇等。這些資料量龐大且內容更新頻繁，透過 RAG 可以讓模型在生成回應時，即時檢索並整合最新的相關資訊，確保回應的準確性和時效性。RAG 技術特別適用於需要處理大量外部知識的應用場景，例如問答系統、內容生成和智慧客服等。

微調與 RAG 的整合應用

IBM 建議，企業可以結合微調和 RAG，以達到最佳的資訊即時性與靈活性。具體來說，企業可以先使用微調來訓練模型，使其具備一定的通用知識和語言理解能力，然後再利用 RAG 來擴展模型的知識範圍，使其能夠即時檢索並整合最新的外部資訊。這種整合策略可以充分發揮微調和 RAG 的優勢，提高模型在各種應用場景下的效能。