資料品質才是 AI 成敗的關鍵 #
想像你要教小朋友考 100 分，結果給他一本錯字百出的參考書，怎麼可能學得好？對 AI 來說，「Quality In, Quality Out」這句話一點也不誇張。資料好，AI 就會表現好；資料亂，AI 就會亂講話！
四大資料品質關鍵 #
- 避免「垃圾進，垃圾出」：資料錯誤、過時、無關，AI 也會學到錯的，最後產生不準確或奇怪的答案。
- 精準度與相關性：針對目標應用（如客服機器人），資料集必須涵蓋產品資訊、常見 Q&A、專有名詞，且內容正確。
- 泛化能力：多樣化資料能讓 AI 學會舉一反三，不怕遇到沒看過的問題就卡住。
- 提升用戶體驗：好資料訓練出的 AI，才能真正聰明又可靠，讓最終用戶滿意又安心。
打造高品質資料集的神隊友步驟 #
我們在 Advantech 的實驗室，打造資料集可是有一套流程的！以下是我們總結的實用步驟，保證讓你事半功倍：
1. 資料收集與初步篩選 #
- 內部資料優先：公司內部的產品規格、技術說明是最貼合業務需求的寶藏。
- 公開資料補充：善用高品質的開放數據集，讓資料更豐富。
- 明確微調目標：先想清楚要解決什麼問題，才能挑對資料。
2. 資料清洗與預處理 #
- 去噪：清掉錯字、亂碼、無用符號。
- 去重：刪除重複樣本，避免 AI 只記得重複內容。
- 長度控制：根據模型的「記憶力」決定資料長度，太長或太短都不行。
- 標記化：把文字變成 AI 能懂的「積木」。
- 平衡性：分類任務時，各類別資料量要均衡，避免 AI 偏心。
3. 資料增強（Data Augmentation） #
當資料不夠多或想提升多樣性，可以用這些小技巧：
- 同義詞替換：換個說法，語意不變。
- 回譯：先翻成英文再翻回來，句型變了但意思一樣。
- 隨機插入/刪除/交換：讓句子結構多變。
- 基於 LLM 的增強：直接請 AI 生成更多變體，超方便！
4. 資料集劃分 #
- 訓練集：大部分資料拿來教 AI。
- 驗證集：訓練時拿來檢查 AI 學得好不好，避免死背。
資料集格式大公開：簡單明瞭的 JSON 問答對 #
我們強烈推薦用 JSON 格式來整理資料，尤其適合問答型、摘要、意圖識別等任務。舉個例子：
[
{
"instruct": "What processor is integrated into the AIR-100 system?",
"output": "The AIR-100 system is integrated with an Intel Atom Processor E3950."
}
]
JSON 格式的三大優點 #
- 輸入輸出一對一，清楚明瞭
- 適用多種微調任務
- 可擴充：加上來源、標籤等欄位更有彈性
雲端模型：資料集生產力大爆發 #
資料量大、要多樣還要高品質？靠人工慢慢整理，太辛苦了！現在，雲端語言模型（如 ChatGPT、Gemini、Azure OpenAI）就是資料集製造的超級幫手。
雲端模型的超能力 #
- 高效生成大量數據：一鍵產生上千筆問答對，省時又省力。
- 高質量、多樣性：AI 生成內容自然又專業，只要設計好指令，風格、難度都能調整。
- 節省成本：不用組人工團隊標註，省下大把人力與時間。
- 資料增強好幫手：現有資料不足時，快速補齊各種場景。
- 生成測試資料：模擬真實情境，檢驗 AI 的泛用能力。
實踐小撇步 #
- 精確提示詞（Prompts）是關鍵：說清楚你要什麼、格式怎麼出、要注意哪些細節。
- 反覆驗證與調整：AI 生成的內容也要抽查、修正，才能確保品質。
本地資料安全守門員：GenAI Studio Dataset Generator #
有些資料太敏感，不能上雲端？別擔心，Advantech GenAI Studio 的 Dataset Generator 提供本地解決方案：
- 本地運算，安全第一：直接在公司內部、搭配 Mistral 或彈性本地模型處理，資料永不外流。
- 多格式支援：支援
.pdf,.docx,.txt,.xlsx，省去繁瑣轉檔。 - 語義切割與上下文保留：獨家演算法自動將文章分段，保留文意前後脈絡，生成的問答對、摘要更自然貼切。
這一切都讓高機密資料也能安心進行 LLM 微調，最大化企業 AI 能量！
提示詞工程（Prompt Engineering）：AI 資料生產的魔法咒語 #
設計提示詞就像給 AI 一份超清楚的任務說明書。越明確，產出的資料就越精準！
好提示詞的必備元素 #
- 角色設定：讓 AI 扮演專業角色（如技術分析師）。
- 任務指令：明確要做什麼（如從手冊產生問答對）。
- 輸出格式：指定要 JSON 格式。
- 約束條件：哪些內容能用、哪些不能。
- 參考資料：給定原始文本。
- 範例：提供 input-output 範例，幫助 AI 模仿。
範例實戰 #
你是一個專業的技術文件分析師，專門從提供的產品說明書中提取資訊並生成清晰的問答對。
你的任務是閱讀以下提供的「產品手冊片段」，並從中生成至少5個、最多10個問答對。
每個問答對應該包含一個常見的用戶問題 (instruct) 和一個直接且精確的答案 (output)。
答案必須完全基於提供的「產品手冊片段」內容，不能臆測或添加額外資訊。
請以 JSON 格式輸出，每個問答對是一個物件，包含 "instruct" 和 "output" 兩個鍵。
產品手冊片段:
「AIR-100系統搭載了Intel Atom Processor E3950處理器，並配備8GB DDR4記憶體。其操作溫度範圍為-20°C至60°C，支援兩個千兆乙太網埠和四個USB 3.0介面。儲存方面，提供一個M.2插槽用於NVMe SSD。產品尺寸為150mm x 100mm x 30mm。」
輸出格式範例:
[
{
"instruct": "What processor is integrated into the AIR-100 system?",
"output": "The AIR-100 system is integrated with an Intel Atom Processor E3950."
},
{
"instruct": "How much RAM does the AIR-100 system have?",
"output": "The AIR-100 system has 8GB DDR4 memory."
}
]
進階技巧 #
- 鏈式思考：讓 AI 分步驟產生複雜內容。
- 負面約束：明確說明哪些內容不能產生。
- 溫度參數調整：控制生成內容的創意度（低溫度=穩定，適合事實型任務）。
Advantech 的持續創新與展望 #
這場 LLM 微調資料集的實驗，正展現出 Advantech 在 AI 應用領域的領先地位與創新力。無論是資料集的嚴謹準備、靈活運用雲端與本地工具，還是獨家的 GenAI Studio Dataset Generator，都讓我們能不斷突破技術界限，打造更智慧、更可靠的 AI 解決方案。
未來，我們將繼續深耕 AI 資料工程，不斷優化資料收集、清洗、增強與微調流程，協助企業快速上手 AI，搶佔智慧市場新藍海。如果你對 Advantech 的 AI 解決方案有興趣，歡迎聯繫我們，一起開啟資料驅動的智慧新時代！
想了解更多或需要協助？Advantech 持續在 AI 研發路上陪伴您，敬請期待我們的下一個技術突破！