Martin Fowler
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生成AI模式：微调
内容提要
在三十年的软件开发教育中，作者观察到AI的炒作与实际影响并存。文章探讨了生成AI技术在软件产品中的应用，强调评估（Evals）和检索增强生成（RAG）在确保系统有效性中的重要性。团队总结了应对生成AI产品挑战的策略，包括直接提示、嵌入和微调等方法，以提高模型的准确性和可靠性。
关键要点
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作者在三十年的软件开发教育中观察到AI的炒作与实际影响并存。
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生成AI技术在软件产品中的应用需要评估（Evals）和检索增强生成（RAG）以确保系统有效性。
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团队总结了应对生成AI产品挑战的策略，包括直接提示、嵌入和微调等方法。
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生成AI产品从概念验证到生产系统的转变面临重大挑战，传统系统的思维方式不再适用。
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Evals用于评估LLM的响应，确保其行为符合预期，评估方法包括自我评估、LLM作为评判者和人工评估。
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嵌入技术将大数据块转换为数值向量，以便相似的嵌入表示相关概念。
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检索增强生成（RAG）通过检索相关文档片段并将其包含在提示中来增强LLM的响应能力。
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微调是对预训练LLM进行额外训练，以增强其在特定上下文中的知识基础。
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使用混合检索器结合嵌入搜索和其他搜索技术，以提高检索效率。
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查询重写利用LLM生成多个查询变体，以提高检索结果的相关性。
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重排序器根据文档片段的有用性对检索结果进行排名，以优化LLM的输入。
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防护措施通过分离LLM调用来避免危险输入或清理结果，确保系统安全。
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在构建RAG系统时，所有模式都应结合使用，以实现最佳效果。
延伸解读
生成AI的评估方法
在生成AI技术的应用中，评估（Evals）是确保系统有效性的关键。通过对模型输出的评估，可以识别其在特定任务中的表现，确保其符合预期。评估方法包括自我评估、使用其他模型进行评估以及人工评估。结合这些方法，可以更全面地了解模型的性能，避免潜在的错误和偏见。
检索增强生成（RAG）的优势
检索增强生成（RAG）通过结合相关文档片段来增强生成模型的响应能力。这种方法特别适用于处理快速变化的数据，如新闻和研究成果。RAG不仅提高了生成内容的准确性，还能有效减少模型的幻觉现象，确保生成的信息更具可靠性。
微调的局限性
微调是对预训练模型进行额外训练以增强其特定领域知识的过程，但其成本高昂且资源消耗大。因此，在大多数情况下，检索增强生成（RAG）被认为是更有效的选择。微调适合于特定需求，但在资源有限的情况下，RAG提供了更灵活和经济的解决方案。
延伸问答
生成AI技术在软件产品中如何应用？
生成AI技术在软件产品中的应用需要通过评估（Evals）和检索增强生成（RAG）来确保系统的有效性。
什么是微调，为什么在生成AI中重要？
微调是对预训练的大语言模型进行额外训练，以增强其在特定上下文中的知识基础，重要性在于提高模型的准确性和可靠性。
如何评估生成AI模型的响应？
评估生成AI模型的响应可以通过自我评估、使用其他模型进行评判或人工评估等方法进行。
检索增强生成（RAG）是什么，它的作用是什么？
检索增强生成（RAG）是通过检索相关文档片段并将其包含在提示中来增强大语言模型的响应能力，旨在提高回答的准确性和相关性。
生成AI产品从概念验证到生产系统面临哪些挑战？
生成AI产品面临的挑战包括幻觉、无限制的数据访问和非确定性等问题，传统系统的思维方式不再适用。
什么是嵌入技术，它如何帮助生成AI？
嵌入技术将大数据块转换为数值向量，使得相似的嵌入表示相关概念，从而帮助生成AI更好地理解和处理数据。
