Martin Fowler
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生成AI模式：微调
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原文英文，约7900词，阅读约需29分钟。
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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。
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关键要点
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 在构建RAG系统时，所有模式都应结合使用，以实现最佳效果。
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