- 自訂 LLM 可協助您降低成本、保護敏感資料,並提升特定任務的效能,是打造專屬商業解決方案的策略工具。
- LLM 的規模會影響品質與成本,因此在選擇 GPT-4 等大型模型或較小、較快的選項前,請先衡量回應速度、準確度與預算。
- RAG、微調、n-shot 學習與提示工程等技術,是自訂 LLM 行為的重要工具,每種方法在成本、複雜度與維護上都有不同取捨。
LLM 正在改變我們打造 AI 解決方案的方式。市面上不斷有更新、更好的現成模型推出。
我經常被問到:為什麼要選擇自訂 LLM,而不是直接使用現成方案?
如果您正在進行 AI 專案,例如打造 AI 助理或 AI 聊天機器人,您可能會選擇使用自訂的大型語言模型(LLM)。
為您的 LLM 助理 使用自訂 LLM 有許多理由,也有許多可用選擇。本文將帶您了解自訂 LLM 的不同方式。
為什麼要使用自訂 LLM?
使用自訂 LLM 有幾個原因:
- 您希望針對與業務相關的重要任務降低成本,或減少延遲。
- 您可能希望所有資料都保持私密,或使用公司內部的 LLM。
- 您可能想提升特定任務的回答品質。
無論原因為何,自訂 LLM 可讓您最佳化效能,根據業務需求平衡準確度、速度與成本。
選擇 LLM
LLM 有兩個會影響 AI 專案的特性:規模(以參數數量計算)與回應品質。
您可以把參數想像成大腦的神經元。大腦越大通常越聰明,但並非絕對。有些大腦區域也能針對特定任務(如視覺)高度優化。
對 AI 專案來說,規模通常影響回應速度,也大幅影響回應成本。需要低延遲的專案常用較小模型,但會犧牲回應品質。
選擇模型時該問什麼?
以下是選擇模型時應回答的幾個好問題:
- 我可以使用雲端 LLM,還是必須自行架設?
- 我需要回應速度有多快?
- 我需要回應有多準確?
- 我的專案能節省或產生多少收益?那麼,價格應該低於多少?
- 我需要多長的回應內容?
一般來說,要讓強大模型變快或變便宜很困難,但提升較不準確模型的表現則較容易。
不過,使用強大模型能更快開始,如果能滿足專案需求,也不需要太多工程投入(而且維護也較簡單)。
RAG、微調、N-Shot 學習與提示工程的選擇
有五個通用概念能提升 LLM 回應品質:
- 從預訓練模型開始
- RAG
- 微調
- N-shot 學習
- 提示工程
這些方法不只適用於自訂模型,無論如何都應考慮,因為它們能相輔相成。
從模型開始
首先,您應該選擇一個起始模型。網路上有許多排行榜比較不同模型。
舉例來說:
如果公司有內部模型,可考慮用它來配合預算並確保資料私密。如果需要自行架設模型,可考慮開源模型。

微調
微調是給模型提供範例,讓它學會如何做好某個任務。例如,若想讓模型擅長介紹產品,可以提供公司最佳銷售通話的範例。
如果模型是開源的,請評估團隊是否有足夠工程資源進行微調。
如果模型是封閉原始碼且以服務形式提供(如 GPT-4 或 Claude),通常可透過 API 讓工程師微調自訂模型。這種方式價格通常會大幅提升,但幾乎不需維護。
但對許多應用來說,微調並不是優化模型的第一步。
微調很適合建立靜態知識型機器人。只要給定問答範例,未來就能回答類似問題而不需查找資料。但對即時資訊來說並不實用。
檢索增強生成
RAG 是個聽起來高級、其實很簡單的做法:就像我們在 ChatGPT 貼上一段文字,然後詢問相關問題。
典型例子是詢問電商網站某產品是否有現貨,聊天機器人會查詢產品目錄(而不是整個網路)來回答。
在開發速度與即時資訊取得上,RAG 幾乎是必備。
它通常不會影響您選擇哪個模型,但您完全可以建立一個 LLM API 端點查詢資料並回答,並將這個端點當作自己的 LLM 使用。
用 RAG 建立知識型聊天機器人通常更容易維護,因為不需微調模型與持續更新,也能降低成本。
N-shot 學習
最快提升回應品質的方法,是在單次 LLM API 呼叫中提供範例。
Zero-shot(完全沒給範例)是我們大多數人使用 ChatGPT 的方式。只要加上一個範例(one-shot),通常就能明顯提升回應品質。
超過一個範例就稱為 n-shot。n-shot 不會改變模型本身,您只是每次問問題前都給範例。
但這個策略不能過度使用:LLM 有最大上下文限制,且價格依訊息長度計算。微調可以省去 n-shot 範例,但需要較多時間調整。
其他提示工程技巧
還有其他提示工程技巧,例如chain-of-thought,讓模型在回答前先思考過程。
這能提升回答品質,但會增加回應長度、成本與速度。
我的建議
每個專案需求都不同,但我提供一個實用的建議方向。
建議先從速度與品質兼具的現成模型(如 GPT-4o Mini)開始。先觀察回應品質、速度、成本、上下文需求,再決定哪些地方需要加強。
接著,針對明確的應用場景,先嘗試簡單的提示工程,再用 RAG,最後進行微調。每個步驟都能提升效能,因此選擇時需多加斟酌。
隱私考量
理想狀況下,每個 LLM 都完全由自己掌控,資料不會外洩。
但現實中並非如此,且有其合理原因。
首先,架設與維護自訂模型需要大量工程資源,成本很高。若模型服務中斷,會影響業務指標,因此部署必須非常穩定。
另一個原因是產業領導者(如 OpenAI、Google、Anthropic)不斷推出更強大、更便宜的新模型,使得微調的努力很快就被取代。自從 ChatGPT 3.5 推出後,這種情況一直沒變。
如果您的應用涉及極度敏感資料,確實應該用專屬模型並針對需求優化。如果特別重視 GDPR,有許多現成符合 GDPR 的模型可選。
選好 LLM 後的開發步驟
選擇好 LLM 後,你就可以開始規劃如何建置與維護你的 AI 專案。舉例來說,我最熟悉的專案類型是:AI 智能代理或AI 聊天機器人。
你可以透過以下問題來界定你的專案範圍:
- 我希望我的 AI 智能代理部署在哪裡?(Slack、WhatsApp、網站小工具等)
- 它應該具備哪些知識?這些知識來源在哪裡?
- 除了知識問答外,還需要哪些其他功能?
- 它是否應該在企業內某些事件發生時自動啟動?
減少工程投入,節省成本
控制預算對於實現專案至關重要。其中一個方法是透過拆解需求來減少工程時間。
現在我們有許多低程式碼解決方案,像是 Flutterflow、Shopify,讓產品經理等非技術角色也能使用。聊天機器人也不例外,有些 AI 自動化平台甚至允許你使用自己的 LLM。
你可以讓工程師專注於 LLM 的部署與自動化平台的整合。這樣一來,商業分析師、產品經理等相關角色就能打造符合業務需求的 AI 智能代理。
當有額外需求時,這些平台通常也允許工程師加入自訂程式碼。如此一來,你既能保有自訂模型的優勢,又能兼顧彈性、速度與成本效益。
給工程團隊解決業務問題的彈性
另一方面,有些業務問題本身就非常棘手。
例如完全隔離網路的 LLM 應用、裝置端應用程式,或需要讓聊天機器人具備極高階能力(遠超過單純資料同步)的專案。
這種情況下,讓工程師自由選擇最熟悉的工具是合理的。通常就是直接寫程式碼,而相關人員則擔任專案管理角色。
自訂 LLM 的策略性考量
為你的 AI 專案選擇自訂 LLM,不只是挑選最佳模型,更是要做出與目標一致的策略決策。
自訂模型帶來彈性、控制力,以及針對特定任務最佳化的潛力,但同時也會增加複雜度。建議先從現成模型開始,嘗試提示工程,然後逐步優化。
記住,合適的模型應該符合你的業務需求,而不僅僅是技術堆疊。
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常見問題
1. 如何評估為我的企業打造自訂 LLM 的投資報酬率?
評估自訂 LLM 投資報酬率時,請比較總成本(如基礎設施、開發人力、微調與託管)與可量化的效益(如人力成本降低、轉換率提升)。
2. 應追蹤哪些 KPI 來衡量自訂 LLM 的成效?
你應追蹤的 KPI 包括回應準確率(精確率/召回率或任務完成率)、延遲(平均回應時間)、用戶滿意度(CSAT/NPS)、自助解決率或問題解決率,以及每次互動成本。這些指標能反映模型的技術表現及其對業務成果的影響。
3. 如何估算自訂 LLM 解決方案的長期維護成本?
估算自訂 LLM 長期維護成本時,請納入基礎設施(雲端運算、儲存)、工程維護、再訓練或微調頻率、監控工具,以及因應法規變動的調整。如果你的業務資料變動頻繁,未來再訓練與驗證的成本也會相對提高。
4. 如何針對我的產業或領域對不同 LLM 進行基準測試?
你可以用具代表性的領域專屬提示來測試不同 LLM,並比較其在準確性、清晰度、語氣和任務相關性上的表現。可使用內部資料集,或依產業選擇開源基準(如金融領域的 FinancialQA 或醫療領域的 MedQA)。
5. 如果我要處理用戶資料,自訂 LLM 應符合哪些合規標準?
如果你要處理用戶資料,自訂 LLM 應符合 GDPR(歐盟資料隱私)、SOC 2 Type II(營運安全)及 HIPAA(醫療資料)等標準。LLM 服務商應提供角色權限控管、資料傳輸與儲存加密、稽核日誌,以及明確的資料保存與刪除政策。





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