導入 AI 的第一堂課：選對模型策略，少走三年冤枉路
「我們是不是該訓練自己的模型？」這是我們常在企業客戶第一場會議上聽到的問題。 但事實是，模型微調與訓練只是眾多客製化方法中的一種，而且往往是最燒錢、也最不必要的一種。 想要讓 AI 真正為企業所用，不是從大模型架構開始，而是從『選擇對的調整方式』開始。
別急著微調！你真的需要嗎？
許多企業一聽到 "AI 客製化" 就直覺聯想到模型訓練，投入大量預算建 GPU 環境、準備資料集，最後卻發現結果仍然離業務需求很遠。 問題不在模型太差，而是策略錯了。
LLM（大語言模型）的調整方式其實有四層：
- 提示詞工程（Prompt Engineering）：成本最低，效果立現。只需設計好提示，就能控制輸出內容與語氣。
- 檢索增強生成（RAG）：將內部知識結構化整合進 AI 回應，適合處理內部文件、流程回應、法規查詢等。
- 模型微調（Fine-Tuning）：針對任務再訓練模型，成本高，但適合處理高度專業、格式固定的輸出。
- 模型預訓練（Pre-Training）：從零打造，只適合資源極大、需控制全流程的組織。
📌 實際應用情境
- 某食品業集團導入 RAG 架構，將食品成分、製程、安全規範整理成內部知識庫，讓客服 AI 助理回應查詢準確率提升 85%。
- 某醫療設備商誤以為必須微調模型，結果只用提示詞工程與少量 embedding，就成功導入 AI 報告摘要功能，節省半年工時。
NT 的觀點：做得到、養得起、調得動
恩梯科技 致力於協助企業自有化部署 AI 解決方案，不依賴雲端 SaaS，不做業務代操。我們關注的不是花招技術，而是：
- 如何讓 LLM 符合你公司的語言與流程
- 如何將文件、規範、對話轉為知識模組（RAG + embedding）
- 如何讓每個部門都能自己設計提示詞，打造專屬 AI 助理
從系統建置到內部訓練，我們陪你走完全流程。
