人工智能从实验技术转变为现代软件系统的核心组成部分.
如今的公司正在将AI纳入客户支持、分析、自动化、保健、金融、教育和企业应用。
然而,随着各组织开始建立由人工智能驱动的解决方案,一个重大问题似乎出现了:“我们如何使人工智能模型具体为我们的商业需要服务?” 许多团队立即假设他们需要训练自己的AI模型.
其他人认为,写得好的提示就够了。
一些组织在微调方面投入了大量资金,却不知道这样做是否正确。
现实是,没有单一的解决办法。
现代AI开发通常围绕三大策略来进行: 即时工程检索-增强生成(RAG) 精益求精选择错误的方法会导致成本高,AI性能差,安全问题和不必要的复杂.
这篇文章解释了这些方法之间的差异以及企业如何选择正确的AI策略.
问题:使通用AI模型企业-特定大语言模型(LLMs),如GBT,克洛德,双子座和Llama接受大量公开数据的培训.
它们在: 理解语言 生成内容 写作代码 回答一般问题 概括信息 ** 然而,企业通常需要AI系统 理解:** 内部公司文件 客户信息 产品 知识 行业 专用名词 私人数据库 业务流程 例如:一家酒店公司需要一位AI助手,可以回答:“我们对溢价客户的取消政策是什么?” 一般AI模式不知道这一信息,因为它从未受过公司私人政策的培训。
因此,挑战变成了:我们如何定制AI而不从零开始重建整个模型?
这就是即时工程公司、RAG和Fine-Tuning开始发挥作用的地方。
1.
即时工程:定制AI最快捷的方式 什么是即时工程?
即时工程是设计有效指令的过程,引导AI模型产生更好的效果.
与其改变模型本身,不如改进与模型的交流方式.
示例: Basic 提示:“ 写入电子邮件 ”。 “你是一个专业的客户成功经理。
写一封礼貌的邮件回应客户投诉.
语气保持友好,并将答复限制在150个字。” 第二个提示提供: 角色背景目标限制导致更好的产出. ** 快速工程的优点 * 成本低 * 实施简便 * 不需要模型培训 * 几乎每个AI模型都有工程限制。
无法永久教授 AI 模型: 私人公司知识 新的信息 特定写作风格 复杂商业规则 如果你问AI:“记住我们公司的内部雇员政策。” 除非通过连接的系统提供信息,否则它实际上无法记住。
2.
检索-增强的一代(RAG):让AI获得私人知识 什么是RAG?
Retrival-Augmented Crowth将AI模型与外部知识源结合.
RAG没有修改AI模式,而是在回答时允许其获取相关信息.
这个过程看起来是这样的:用户问题 QQ搜索知识数据库 QQ检索相关信息 QQ将上下文+问题发送给AI Model QQ生成精确的答案 例:没有RAG的企业AI助手 : 用户 : “ 我们的退款政策是什么? ”AI : “我没有权限进入您的公司政策 ” 。
使用RAG: AI搜索: 公司文档 PDFs 数据库知识库 然后答复:“根据2026年1月更新的退款政策,客户可在30天内要求退款。” ** RAG系统使用的技术** 共同组成部分包括: 病媒数据库 嵌入模型 Docu