再训练（Retraining）、微调（Fine-tuning）、检索增强生成RAG（Retrieval-Augmented Generation）和智能体（Agent）本质上都是调教AI以适应特定任务的技术方法，前三者使用私有数据定制AI大语言模型以增强其核心能力，智能体则是采用提示词工程方式让AI模型执行特定任务。我们常见的一些开源AI大语言模型（LLM），例如谷歌的Gemma、Meta的Llama、清华智谱的ChatGLM，都是预训练模型，适合广泛的普通任务。企业如果需要AI执行适合自己业务的任务，或者私人定制AI伴侣，需要采用上述方法对其进行训练和定制，从而让LLM能执行特定任务。
为什么要调教AI模型？
对于经济性和隐私安全的考虑，私人和企业部署自己的私有AI模型已成为一种趋势。公开的开源AI模型一般只是适应泛化性的普通需求，为了使AI更适应各种实际应用，就需要利用微调、再训练、检索增强生成 (RAG) 和智能体（Agent）技术对AI通用模型进行调教。
例如，医院可以利用医疗数据重新训练AI模型，让AI更好的适合医疗行业。
在股票交易行业，数据是动态、实时的，定期对模型进行微调，可以根据最新数据提高其准确性。
检索增强生成 (RAG)相当于AI的一个数据库外挂，或者说一个附件，企业可以利用这个增强搜索和信息检索系统，针对用户查询或问题，首先搜索私有知识库或数据库，以更好地理解和响应用户，确保回复结果更加相关和准确，减少AI幻觉。
AI智能体（AI Agent）有时也被称为bot，让AI扮演或执行指定的任务。Character.AI和OpenAI的GPTs里的AI角色和GPT就是智能体或者叫bot。
这些技术使AI模型能适应不同的特定任务，使其成为跨不同行业和部门的AI助手。
再训练
再训练（Retraining）是从头开始训练AI模型的过程。AI模型的再训练过程可以被认为是一次全新的训练，具有更新的输入数据集（任何原始数据集加上相关的新数据）。与微调相比，一次使用所有数据重新训练模型通常会提高核心模型能力。这有助于模型保持最新状态并提高其能力，特别是当有新事物需要学习或它处理的信息发生变化时。
上图说明了再训练的工作原理。它需要一个AI模型、训练它的原始数据和新数据。它使用原始数据和新的数据从头开始训练模型。
微调
微调（Fine-tuning）是使用一组新数据对预训练模型进行调整的过程。想象一下，您有一个客服聊天机器人，它使用预训练的大语言模型 (LLM)，例如ChatGPT或ChatGLM。该聊天机器人可以回答客户的询问。然而，它不知道公司的内部政策和新产品信息，相应的回答只能胡言乱语。这就是微调可以提供帮助的地方。您可以使用私有数据微调模型，让AI学习新的数据，以便为客户提供准确的答案。
上图说明了微调的工作原理。它采用预训练模型和新的（可能是私有的）数据集作为输入。它的输出是通过附加知识增强的预训练模型。
不同于再训练AI模型，比较耗时且需要复杂的技术支持，这应该是企业私有化部署AI模型，首先考虑且比较经济的技术方案。
RAG
检索增强生成(RAG)引入了一个附加层，人工智能可以在其中实时动态地从外部或内部数据源检索信息。
上图说明了RAG的工作原理。RAG就是提前根据用户的问题搜索相关信息片段，再把搜索结果放到AI模型的上下文中，让AI基于搜索结果回答问题。RAG背后是向量数据库和一整套信息检索系统。
RAG目前看是企业定制化AI最快捷、最经济的方案，但RAG的具体实施技术仍处于探索阶段。
智能体
智能体（Agent）的概念最早由斯坦福大学和谷歌于2023年4月7日提出，他们在预印本文库arXiv上发布了一篇题目为《生成式智能体：人类行为的交互式模拟》（Generative Agents:Interactive Simulacra of Human Behavior）的研究论文。本质上就是利用提示词工程方法，预设提示词让AI进行角色扮演或执行特定任务。
前面提到Character.AI和OpenAI的GPTs里哪些AI伴侣和角色以及执行各种任务的GPT都是智能体。这也是普通人更好利用AI执行任务最常用的技术。举个简单的智能体的例子，以Claude3的一个官方范本“职业导师角色”提示词为例：
<s> Syetem：你将担任AI职业教练公司创建的名为Joe的AI职业教练。你的目标是为用户提供职业建议。你将回复AI Career Coach Co.网站上的用户，如果你不以乔的角色回复，他们会感到困惑。
以下是一些重要的交互规则：
-永远保持本色，就像AI职业教练公司的人工智能乔一样。
-如果你不确定如何回答，可以说：“对不起，我不明白。你能重新表述你的问题吗？”
以下是提问前（用户和您之间）的对话历史记录。如果没有历史记录，它可能是空的：
<history>
User：嗨，希望你身体健康。我只是想让你知道，我很兴奋能开始和你聊天！
乔：很高兴认识你！我是Joe，AI职业教练公司创建的人工智能职业教练。今天我能帮你做什么？
</history>
User:我一直在读关于AI将如何改变一切的文章，我想把我的职业生涯转向人工智能。然而，我没有任何必要的技能。我该如何转换？</s>
以上介绍的几种技术并不是互相孤立排斥的，它们可以互相补充以增加AI的核心能力来执行特定任务。