要使 OpenAI 模型更贴合您的领域，可以使用三种主要方法：微调、提示工程和检索增强生成 (RAG)。每种方法在成本、工作量和性能方面都有权衡，但将它们结合起来通常会产生最佳结果。选择取决于您的用例、可用数据和技术资源。
微调涉及在针对您的领域定制的自定义数据集上训练基础模型（如 GPT-3.5 或 GPT-4）。这需要准备一个结构化格式（例如，JSONL 文件）的示例数据集，并使用 OpenAI 的微调 API 来调整模型的权重。例如，如果您正在构建一个医疗助手，您可以根据医患对话或临床指南进行微调。当您有数千个高质量示例并且需要一致的输出格式或特定领域的术语时，微调效果最佳。但是，它可能成本高昂且耗时，并且由于其更广泛的知识库，像 GPT-4 这样的较新模型可能不需要微调来进行基本的领域适应。
提示工程是一种更简单的方法，无需重新训练即可指导模型的行为。通过设计包含明确指令、示例和上下文的详细提示，您可以引导模型生成特定领域的输出。例如，如果您正在构建一个法律工具，您的提示可能以“充当知识产权方面的律师。分析以下专利权要求并识别潜在的侵权行为：[文本]”开头。包含一些正确响应的示例（小样本学习）可以进一步提高准确性。API 中的系统消息（例如，“你是一位专注于使用 pandas 进行数据分析的 Python 专家”）等工具也有助于设定期望。虽然这种方法灵活且不需要训练数据，但它可能难以处理高度专业的任务或不常见的领域。
对于更深入的定制，检索增强生成 (RAG) 将模型与外部数据源相结合。这涉及使用向量数据库来存储特定领域的文档（例如，内部维基、技术手册），并检索相关的片段以包含在提示中。例如，客户支持机器人可以将产品文档提取到其响应中。LangChain 或 LlamaIndex 等工具通过处理数据摄取、嵌入和检索来简化 RAG 的实施。混合方法（例如，在领域数据上微调模型并将 RAG 用于实时更新）尤其有效。但是，这需要用于数据存储和检索的基础设施，使其比其他方法更复杂。首先使用提示工程，然后根据需要分层微调或 RAG 以提高精度。