LLM 微調與私有模型部署
什麼時候需要 Fine-tuning？
RAG 解決不了的問題，才考慮微調
Fine-tuning 適用於需要讓 AI 固定輸出特定格式、採用特定專業術語、或模仿特定寫作風格的場景。若你的需求是讓 AI「懂公司資料」，通常 RAG 即可解決；若需要 AI「說話方式不同」，才考慮 Fine-tuning。我們協助你做出正確判斷，避免投入不必要的成本。
訓練資料準備與清洗
資料品質決定模型品質
協助整理、標注、清洗企業歷史對話、文件、案例資料，轉換成符合 Fine-tuning 需求的格式。高品質的訓練資料集是微調成功的關鍵——資料量不需要多，但必須精確且具代表性。我們提供資料審查與品質評估服務。
模型微調與評估
在雲端或私有環境完成訓練
支援 OpenAI Fine-tuning API（GPT-4o mini、GPT-3.5）、Llama 3、Mistral 等開源模型的本地/雲端微調。訓練完成後提供系統性評估報告，比較微調前後的回答品質、準確率與成本效益，確保微調有實際效果。
私有模型部署與維護
資料不出境・完全掌控模型
將微調後的模型部署於企業自有雲端環境（AWS、GCP、Azure）或私有伺服器，確保資料主權。提供 API 端點封裝、負載均衡配置與版本管理機制，讓模型可長期穩定服務，並在必要時進行增量更新或重新微調。
FAQ
常見問題
Fine-tuning 和 RAG 哪個比較貴？
Fine-tuning 有一次性的訓練成本（依資料量與模型大小而異），完成後推論成本通常低於 RAG（不需要每次都做向量搜尋）。RAG 沒有訓練成本但每次查詢有向量資料庫的運算費用。兩者各有適用場景，有時甚至搭配使用效果最佳。
微調後的模型資料是安全的嗎？
若使用 OpenAI Fine-tuning API，訓練資料會傳送至 OpenAI 進行處理（可簽訂資料處理協議）。若對資料主權有嚴格要求，建議使用開源模型（Llama、Mistral 等）在私有環境進行微調，資料完全不離開企業範圍。
多久需要重新微調一次？
視業務變化速度而定。若企業的產品、服務、術語相對穩定，微調模型可使用 6–12 個月以上。若業務快速變動，建議採用 RAG 搭配 Fine-tuning 的混合架構，以 RAG 處理動態知識更新，Fine-tuning 維持風格一致性。
