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RAG、微調還是提示工程？三種 AI 客製化方式比較懶人包｜企業導入 LLM 怎麼選？

  • 作家相片: APMIC
    APMIC
  • 5月7日
  • 讀畢需時 4 分鐘

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現在越來越多企業開始導入大型語言模型（LLM），希望把 AI 變成客服助理、內部知識搜尋員，甚至是客製化的智能顧問。但很多人會問：「我要怎麼讓模型更懂我們公司、我們的內容呢？」

答案是——有三種主流做法：提示工程（Prompt Engineering）、微調（Fine-tuning）、和 RAG（檢索式增強生成）。

這三種方法各有優點，適合不同階段、不同需求的公司。這篇文章就用最簡單的方式，帶你快速搞懂這三種客製化方式怎麼做、各適合什麼情境，幫助你選出最適合的那一種！


方法一：提示工程（Prompt Engineering）

這是最簡單、最即時的方法。你不需要碰模型，只要寫好提示詞，模型就會照你的提示詞給出想要的回答。

舉例來說，你可以輸入：「請幫我把以下這段產品說明改寫成一篇更有吸引力的行銷文案，100字以內。」，模型就會根據提示調整語氣與句子結構，快速產出適合推廣的內容。


什麼情況適合？

  • 剛開始接觸 AI

  • 想做簡單客服、問答、小助手

  • 沒有太多技術資源或時間

優點：

  • 不需要訓練模型，直接用現成的就行

  • 超省錢、超快速

  • 想改任務只要改提示詞就好

缺點：

  • 回答品質會受限於原始模型的知識

  • 對產業或公司內部的知識掌握有限


總結：適合「想快速試水溫」的你。


方法二：微調（Fine-tuning）

如果你希望模型變得更專業、更像你們公司的員工，那就要「重新訓練」它。這就是微調的做法：用你們自己的文件、FAQ、流程資料，把模型重新教一遍。


什麼情況適合？

  • 有清楚的產業任務（如法律、醫療、金融）

  • 模型需要懂很多專業知識

  • 回答必須準確不能模糊

優點：

  • 可以打造專屬的企業 AI

  • 回答更準、速度也更快（不需查資料庫）

缺點：

  • 需要很多資料和時間訓練

  • 成本高，需要技術團隊或專家協助

  • 模型更新比較麻煩


總結：適合「已準備好深入導入 AI」的企業。


舉例來說，一家保險公司可以用多年累積的理賠案例與客服問答資料，微調出一個懂保單細節的 AI 助理，讓它能精準回答複雜的理賠條件，甚至協助初步風險評估。

如果你也希望打造能理解公司知識、懂產業語境的專屬 AI，APMIC 推出的「S1 模型微調與蒸餾」解決方案，提供平台租用與 ODM 模型代工兩種模式，協助企業快速打造自己的 AI 大腦，加速知識轉化與應用落地。


方法三：RAG（檢索式增強生成）

如果你不想改模型，只想讓它「學會查資料再回答」，那就適合用 RAG。這種方式會幫模型接上一個知識庫（像是你們的文件中心），使用時再從這裡找資料給模型看，讓它「看過之後再回答」。


什麼情況適合？

  • 有很多 FAQ、SOP、內部文件想讓 AI 學會

  • 資料更新很頻繁，需要快速新增內容

優點：

  • 不改模型就能客製化回應

  • 知識庫更新就能立即生效

  • 效率高、成本中等

缺點：

  • 需要建好檢索系統

  • 回答速度可能比其他方式稍慢一點


總結：適合「有資料就能用」的團隊，CP 值高。


例如，人資部門可以把內部的工作手冊、請假流程、考勤規定等文件建成知識庫，搭配 RAG 架構後，員工問 AI「我怎麼申請家庭照顧假？」就能馬上得到精準的內部流程說明，省下人工回覆時間。

如果你有大量內部文件、流程知識，希望快速轉化成能對話的智慧助理，APMIC 提供一站式建置平台「CaiGunn 開講」，讓企業無需寫程式，就能將文件變成會回答問題的 AI 專家。從客服、內訓到知識搜尋，一套搞定。



我該怎麼選？一張表格幫你對照


方式

要不要訓練

成本

上手速度

準確度

適合誰

提示工程

不需要

最低

馬上可以用

普通

初學者、通用應用

微調

需要

高

需準備資料

高

專業導入、內部知識多

RAG

不需要

中

準備資料＋知識庫建置

中高

文件多、想快速導入

常見問題 FAQ

Q1：我沒有技術背景，可以用這些方法嗎？

可以！如果你沒有工程師團隊，建議從「提示工程」或 APMIC 的「CaiGunn 開講」平台開始，這兩種方式都不需要寫程式碼。


Q2：我們公司有很多內部文件，但怕外流，可以用嗎？

建議使用「RAG 架構 + 私有部署」的方式。APMIC 可協助你將知識放在企業內部伺服器，資料不離開公司也能進行 AI 查詢。


Q3：我不知道該選哪一種方式，可以先試試嗎？

當然可以。你可以先用提示工程小規模試水溫，等確定目標後再轉向微調或 RAG，我們也提供顧問協助你一步步選擇。


Q4：這些方法可以組合使用嗎？

可以。例如你可以先微調模型讓它懂產業語言，再搭配 RAG 查詢最新的產品文件，兩者合併效果會更好。


沒有「最好」，只有「最適合」

你不一定要從一開始就選最複雜的方法。很多企業都是從提示工程開始，熟悉後再轉向 RAG 或微調。

想要快速落地、節省成本但又保有彈性？可以從提示工程＋RAG 搭配開始。

如果你們的內容很專業，又需要準確回覆，那就可以考慮微調，打造專屬的企業 AI。


為什麼選擇 APMIC 協助導入？

  • 提供雲端與地端雙方案，依預算與需求靈活配置 

  • NVIDIA 官方認證生態系夥伴，具備 LLM 實戰開發經驗 

  • 協助 1100+ 家企業導入 AI，AI 技術成熟 

  • 取得 ISO 27001 資安認證，保障資料安全與法規遵循


APMIC 提供從 RAG 架構、模型微調到企業專屬 AI 部署一站式解決方案。如果你想知道怎麼開始、怎麼選，歡迎找我們聊聊！



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