Prompt Engineering v.s RAG v.s Fine-Tuning : 調整LLM的三種方法
- 奇軒 李
- 7月8日
- 讀畢需時 7 分鐘
已更新：5天前
自從 ChatGPT 問世後，我們逐漸進入了「人人皆用 LLM」的時代。不論是寫文案、分析資料、生成報告，甚至是客服與內控流程，大語言模型都帶來了實質生產力提升。不過對企業而言，通用的 LLM 通常還「不夠懂自己」，缺乏專業術語理解、無法對應產業知識，更無法體現品牌語氣。因此，越來越多企業開始思考一個問題：
我能不能「調整模型」，讓它更懂我的公司？
透過本文將快速帶你掌握企業常用的 LLM 調整方法，包括：
Prompt Engineering（ 提示詞工程 ）
RAG（ 檢索增強生成 ）
Fine-Tuning（ 微調 ）
並說明這些方法的運作原理、優缺點、費用與應用建議。
文章導覽：
一、為什麼需要調整 LLM？
大型語言模型如 GPT-4、Claude、Gemini 雖然功能強大，但它們的訓練資料多為公開網路資訊，對企業特有的知識、流程、語氣並不了解。
你可以想像它們像是剛進公司的實習生，雖然學歷高、理解力強，但對你家的 SOP、產品術語、客戶語氣完全陌生。這時你就需要「訓練」它，讓它變成你的專屬 AI 員工。
二、有哪些方法可以將LLM進行調整？
在近年來，越來愈多企業希望LLM能理解其公司，使其成為公司的一員，為了達成此願景，市面上有3種常見方法來進行，分別是： Prompt Engineering、RAG、SFT。 接下來將帶各位了解這些方法到底是什麼呢 ？
三、 什麼是 Prompt Engineering ?
（一）基本介紹
Prompt Engineering，中文稱為提示工程，是一種透過優化提示語設計來提升大型語言模型（LLM）回覆準確性的技巧。
簡單來說，它的核心就是「給模型更多上下文，讓它更懂你在問什麼」。就像你在咖啡廳點餐時，如果只說「我要一杯美式」，店員可能會反問你要冰的還是熱的；但如果你一開始就說「我要一杯冰美式」，對方就能立即理解並正確提供你想要的飲品。
套用到 LLM 上，提示工程的目的就是撰寫清楚、具體且有結構的輸入提示（prompt），讓模型更準確掌握你的需求與上下文，進而產出更符合預期的答案。這種方法不需更動模型本身，因此在初期導入或小規模應用中特別實用。
（二）Prompt Engineering 的優缺點
優點：
不需要去更改任何的後端基礎設備，一切是以LLM原訓練資料去生成更精確的答案
可以立即看到可以立即看到反饋和你所做之事的結果
缺點：
需要花費需要花費大量試錯來找到有效的提示
受限於LLM原現有資料，無法真正添加任何其他內容進LLM內存資料中
四、 什麼是RAG?
（一）基本介紹
RAG，全名為「檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation）」，是一種在 LLM 基礎上外掛向量資料庫的技術架構。當使用者向模型提問時，系統會先從向量化的資料庫中檢索出與問題最相關的內容，並將這些資訊作為上下文提供給 LLM，進行整合後再產出回答。
RAG 的最大特色在於彈性地擴充模型知識來源。無論是最新的即時資料、企業內部文件，甚至是客製化的產品手冊與 FAQ，都能被轉換為向量並納入資料庫中。這意味著透過 RAG，不僅能補足 LLM 的訓練資料時效性問題，還能打造專屬於企業的私有語言模型應用。
此外，由於每次回答都來自特定資料的檢索結果，系統也能標示答案所引用的出處，實現資訊可追溯，這對企業知識管理與合規要求尤其關鍵。
（二）優缺點
優點：
不動模型就能注入企業資料
文件內容能即時更新、不必重新訓練模型
LLM回覆具來源可追溯（可列出引用段落）
缺點：
需要建置與維護「向量資料庫」與檢索機制
模型仍受限於上下文長度
資料品質、檢索品質影響程度很大，它們將決定最後答案的品質
< 延伸學習 > RAG是什麼？他是如何帶領LLM走向下一階段的
五、什麼是 Fine-Tuning ?
（一）基本介紹
Fine-Tuning（微調訓練）的目標，是讓 LLM 成為某一特定領域的知識權威。透過針對特定領域的數據集進行訓練，我們能讓模型更深入理解該領域的語言風格、知識結構與應用情境，而不是像原本那樣「每個領域都懂一點，卻不夠深入」。
可以想像成一位商學院大一新生，在第一年學習了會計、行銷、經濟等各種基礎課程；到了大二，為了未來從事行銷產業，他選擇修習更多行銷相關課程，強化該領域的知識深度。
Fine-Tuning 就是讓模型走過這樣的「專業化過程」：從一個廣泛學習的基礎模型，轉變為在特定主題上具備深度理解與應用能力的專家。
（二）優缺點
優點 :
可以擁有一個具備深厚特定知識的 LLM
因為已內化特定領域知識，故在生成速度方面會比RAG更佳快速
缺點 :
訓練成本將提高，因為需要上千萬的高質量訓練樣本
計算成本高昂，並且需要大量GPU資源
維護成本也將提高，因為更新一個經過微調的模型需要重新訓練一次
存在「災難性遺忘」的風險，因為模型在學習專業化能力時，會喪失部份通用能力。
六、3大 LLM 調整方法功能總比較
（一）功能圖表比較
項目 | Prompt Engineering（提示詞工程） | RAG（檢索增強生成） | Fine-Tuning（監督式微調） |
原理 | 精細撰寫提示語，強化輸出邏輯與格式 | 加入企業私有資料庫，先檢索再生成 | 直接用企業資料重新訓練模型 |
資料更新彈性 | ❌ 無法加入新知識 | ✅ 可即時更新內容 | ❌ 更新需重新訓練 |
理解企業知識 | ❌ 只能間接引導 | ✅ 能準確引用內部資料 | ✅ 能內化成模型知識 |
語氣/品牌一致性 | ❌ | 可附帶風格說明，但不精準 | ✅ 可訓練成一致語氣 |
可追溯性（來源說明） | ❌ | ✅ 可列出來源段落 | ❌ 無法列出資料來源 |
開發速度 | 最快上線 | 中等速度（資料整理與建設向量庫） | 最慢（需完整訓練流程） |
維運複雜度 | 低 | 中等（需維護向量資料庫） | 高（需版本管理、GPU資源） |
（二）一句話看出三者之差
Prompt Engineering：快速實驗與格式控制
RAG：接入自有資料、避免幻覺
Fine-Tuning：內化風格與專業任務處理邏輯
< 延伸學習 > RAG跟Fine-Tuning到底差在哪？如何選擇最適合的模式
七、3大 LLM 調整方法費用總比較
（ㄧ）費用圖表比較
項目 | Prompt Engineering（提示工程） | RAG（檢索增強生成） | Fine-Tuning（微調） |
初期成本 | 幾乎為零，僅需設計提示語 | 中等：需建置向量資料庫與檢索系統 | 高：需準備大量高品質標註資料與訓練流程 |
運行成本 | 低：直接使用模型即可 | 中等：每次請求都含檢索與嵌入成本 | 中：使用已微調模型，推理成本一般，但模型較大 |
維護成本 | 極低，修改提示即可應對變化 | 中等：資料持續更新需重新嵌入 | 高：每次更新需重新訓練模型 |
硬體資源需求 | 幾乎無特殊需求 | 需要嵌入與向量查詢基礎設施 | 高：需具備 GPU 訓練環境 |
資料規模依賴性 | 小規模資料即可使用 | 中等：需良好資料切片與向量化設計 | 高度依賴：至少數萬至數百萬條樣本 |
總體費用評估 | 💰 最省 | 💰💰 中等，可擴展 | 💰💰💰 最高，適合大型企業與專業應用 |
（二）🤔 我該選擇哪種 LLM 調整方式？
你可以先依下列問題快速自我判斷：
1. 您是否需要模型提供基於資料的「引用來源」？
✅ 是 → 請選擇 RAG。
RAG 能從企業資料中即時檢索並產出帶有出處的答案，不僅可控可追溯，還能有效降低幻覺（hallucination）風險，並可設定存取權限保障資料安全。
2. 您是否僅需模型在原有能力上「更懂你要什麼」？
✅ 是 → 可先採用 Prompt Engineering。
對於資料量不大、且需求能以上下文補充完成的情境，提示工程即為成本最低、上手最快的方式。尤其在上下文長度大幅擴增（如 Gemini 1.5 的百萬 Token）後，大量資料亦可直接透過 prompt 注入，成效更佳。
3. 您是否希望模型內化企業專業知識、任務流程或語氣風格？
✅ 是 → 可考慮 Fine-Tuning。
若您追求特定語調、格式或高精度任務處理，且這些行為是可被明確定義與量化的，那麼進行監督式微調（SFT）將能有效打造專屬模型。不過，請留意此方式所需的資料規模、訓練資源與維護成本也相對較高。
八、調整LLM方法只能三選一嗎？
（一）LLM 調整方法只能擇一使用嗎？其實可以靈活搭配！
你是不是好奇：是只能從 Prompt Engineering、RAG 或 Fine-Tuning 三個中擇一使用嗎？
事實上，答案是他們可以混合使用，而且往往是最佳解！
例如，一家企業可以先透過 Fine-Tuning 微調模型，使其具備符合品牌調性與企業風格的語言表達能力，再搭配 RAG 技術，確保模型僅使用企業內部資料進行回答，保障準確性與資訊安全。
此外，也常見企業在 Fine-Tuning 後，再加上提示工程（Prompt Engineering）進一步微調模型行為或上下文控制，確保輸出格式、語氣、邏輯更加符合實際業務需求。
（二）RAFT = RAG + Fine-Tuning
RAFT 的核心目標是讓 LLM 在「特定領域」中發揮最佳表現。不只擁有特定領域知識，也能擁有特定領域最新資訊。RAFT 的設計原則如下：
先透過 RAG 系統進行問答生成：
用 RAG 回答企業內部常見問題，並蒐集真實用戶對話或 QA 配對。
再利用這些問答資料進行微調（Fine-Tuning）：
將生成的資料當作訓練集，讓模型學會回答方式與語境。
最終模型具備雙重能力：
基礎語感來自微調，知識補充靠 RAG 檢索。
簡單說，RAFT 讓 LLM 不只「找到答案」，還「學會怎麼說」。
< 延伸學習 > RAFT 是什麼？結合 RAG 與 Fine-Tuning 的新技術
九、結論
無論你是想讓 AI 懂得品牌語氣、處理產業知識，還是單純想把企業內部資料轉化為可用資產，Prompt Engineering、RAG、Fine-Tuning 都提供了不同的技術路徑。
這三種方法沒有絕對的高下之分，只有最適合你當下需求與資源條件的組合策略。
隨著 LLM 技術的快速進化，模型可調整性、成本效率與資料整合能力也越來越高。現在，就是企業開始布局 AI 賦能的最佳時機。
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