運用 RAG-Bot 持續進行 LLM 訓練

如何持續微調精進您的 AI 模型

最近更新時間：2025 年 3 月 25 日，15:03

關於 AI，有個重要事實您必須知道：儘管 AI 知道的東西非常多，但它並非無所不知。它所知的一切，全都來自於它的訓練資料。也就是說，AI 可能缺乏特定的知識，尤其是跟您品牌、服務相關的專有知識或那些經常變動的資訊。因此，您必須要使用特定資料或甚至隨著這些資料的變動進行 LLM 訓練，藉此細微調整 AI。但對於大規模或動態的資料集而言，維持精心微調的模型往往不切實際，因為 AI 無法「忘記」它學習過的錯誤或過時資訊。面對這種無法妥善訓練的情況，AI 資料會需要些協助。因此在訓練 LLM 時，您會需要一個收錄了您 AI 還未擁有的知識的「速查表」(cheat sheet)。  

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檢索增強生成 (RAG) 的運作方式

檢索增強生成 (Retrieval-Augmented Generation，RAG) 會存取那些還沒用於訓練的 LLM 訓練資料，讓 AI 得以走「捷徑」。RAG 結合了三個要素：檢索、增強以及生成。

1.檢索*：想像您有一大疊速查表，每個速查表都含有您 AI 可能會需要的特定資訊。當使用者提出問題時，檢索程式會迅速找出並擷取最相關的資訊，而不是一個個地翻閱每份速查表 (這麼做太耗費時間)。 

2.增強：檢索出相關的 AI 訓練資料後，還不能馬上直接提供給 AI。增強程式會整理並準備好資訊，就像副主廚會將烹調好的菜餚先端給主廚檢查後再出餐一樣。這個準備工作會調適檢索出的資料，以利後續使用。

3.生成：最後，AI 會使用結構化的資訊來生成回覆，運用檢索出的資料正確並有效率地回答問題。

RAG 之所以如此強大，在於它能提高 LLM 訓練的效率。RAG 可以加快 AI 翻譯與 AI 內容創作流程的速度，亦能節省運算資源，因為它只會檢索並擷取微調 AI 所需的必要資料，並會使用向量 (一種資料的數學表示法) 來尋找相似的資料，而非直接進行搜尋。所以，藉由加快翻譯速度並節省電腦運算資源，RAG 也因此能大幅降低成本。  

LLM 訓練的多語言優勢

將不同語言相連結，也是 RAG 的一個關鍵要素。不同語言的字詞可以代表相同的意思，RAG 會使用向量 (因此能跨越語言藩籬) 來理解這種意義上的差異。向量是一種將語意以編碼表示的數學結構，讓 AI 不需要翻譯，也能處理不同語言間的資料。  

在進行 LLM 訓練時，AI 並不是將整個字詞直接轉換成數學表達式，而是將字詞進一步拆解成子詞 (subword) 或詞元 (token)，就好像字典將字詞分解成音節以利發音一樣。這種拆解的做法，可以讓 AI 辨識不同語言間共用的常見字根或構成要素，進而有助更為通盤的理解。  

有些 AI 模型訓練時使用的語種較為廣泛，因此在處理多語言工作上的表現會更優異。這些模型可以拆解字詞、理解更細膩的脈絡，最終得以在基本層面上將不同語言連結在一起。這類模型也特別擅長跨語言的資訊檢索。  

LLM 訓練的實際應用與好處

採用 RAG 技術的聊天機器人，例如 RAG-Bot，便運用了向量化模型的多語言能力來提供卓越的成效表現。這個技術讓 RAG-Bot 能以主要語言儲存資訊，同時又能回應以多種其他語言提出的提示，最終能夠順暢地提供正確且符合脈絡的回答。多虧 RAG-Bot 的這個能力，公司企業就不再那麼需要針對所提供的各種語言維護專有的資料集，進而得以精簡營運並提高效率。

除此之外，RAG-Bot 也可配合任何業務的特定需求及 AI 資料服務加以自訂，因此非常適合想改善客戶互動流程的公司使用。透過實作 RAG-Bot，組織可以確保不同語言和地區的客戶，均能享有一致且優質的使用者體驗。這種做法除了能有效地處理客戶查詢，亦可強化品牌的全球影響力。

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能協助 AI 模型動態地存取和使用資訊的 RAG，徹底改變了 LLM 訓練的方式。它能跨越語言藩籬，使 AI 模型能更有效率地運用更多樣的資料集。對於想善用 AI 解決方案的公司企業而言，RAG-Bot 也提供了一個可客製化的解決方案。想了解我們的 AI 翻譯工具如何能以創新的方式，增進多語言互動並簡化營運作業嗎？歡迎與我們聯絡。