微調 vs RAG：何時使用哪種方法（以及何時結合使用）
微調和檢索增強生成解決不同的問題。本指南解釋何時使用每種方法、涉及的權衡，以及如何結合使用它們以獲得最佳結果。
閱讀文章來自實作的
思考與記錄。
指南、研究筆記，以及我們在建立模型時學到的經驗。
每家律師事務所一個 LoRA 適配器，共用一個基礎模型
從單一基礎模型服務多家律師事務所客戶：如何為每家事務所訓練 LoRA 適配器、在 Ollama 或 vLLM 中熱切換，並保持每個客戶的資料隔離。
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ROI 計算器：機構的自托管微調模型與 OpenAI API 比較
比較自托管微調模型與 OpenAI API 定價的詳細 ROI 分析——包含 3 個客戶和 10 個客戶場景的實例計算和盈虧平衡計算。
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Ertas Studio vs. 使用 Unsloth/Axolotl 的 DIY 微調：哪個適合你的機構？
Ertas Studio 與 Unsloth 和 Axolotl 等 DIY 微調工具的誠實比較——聚焦於對機構重要的事情：交付時間、客戶交接和迭代速度。
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案例研究：n8n 機構如何為醫院網絡部署符合 HIPAA 的 AI
一個組合案例研究，展示自動化機構如何使用 n8n、微調本地模型和本地端部署，為地區醫院網絡提供符合 HIPAA 的 AI。
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為你的 AI 代理商服務定價：使用自託管模型時的固定費率 vs 按 Token 計費
自託管 AI 模型如何改變代理商定價策略。固定費率、按席位和混合定價模型，附帶各 GPU 層級的利潤率範例。
閱讀文章從 n8n 工作流程到微調模型：機構的逐步行動手冊
n8n 機構的戰術指南：通過工作流程收集客戶互動資料、清理和格式化、在 Ertas Studio 中微調模型、本地部署，並連接回 n8n 進行推理。
閱讀文章在本地運行 AI 模型：本地 LLM 推理完整指南
關於在自有硬體上運行大型語言模型的一切知識——從硬體要求和模型格式，到 Ollama、LM Studio 和 llama.cpp 等工具。
閱讀文章在律師事務所本地端部署微調模型：合規核對清單
這是在律師事務所本地端部署微調 AI 模型的可行合規核對清單——涵蓋資料處理、訪問控制、稽核日誌、模型版本控制和律師公會要求。
閱讀文章如何向醫院技術長推銷本地端 AI
AI 代理商的銷售指南：如何向醫院技術長闡述本地端 AI、處理異議、組織您的提案，並協助推進醫療採購流程。
閱讀文章入門指南：使用 Ertas 在 30 分鐘內微調你的第一個法律 AI 模型
實作教學：在 Ertas Studio 註冊、上傳樣本法律資料集、配置並執行微調、評估輸出、匯出你的模型——全部在 30 分鐘內完成。
閱讀文章按 Token 計費的成本是您估算的 3-5 倍
系統提示詞、RAG 上下文、重試和對話歷史會讓您的雲端 AI API 帳單成倍增長。這裡是真實的成本計算，以及本地推論的花費。
閱讀文章無需 OpenAI API 成本的 Shopify AI 助手
如何為您的 Shopify 商店構建自定義 AI 助手，使用本地微調模型替換 OpenAI API 調用——逐步指南，附代碼示例。
閱讀文章符合 GDPR 的 AI：如何在不分享用戶資料的情況下使用 LLM
雲端 LLM API 在 GDPR 下創造了資料處理風險。了解如何使用微調的本地模型建構符合歐洲隱私法規的 AI 功能。
閱讀文章面向 AI 的工程量清單（BOQ）數據提取
如何將建築公司的 BOQ 檔案轉化為結構化訓練數據：文件結構、四個提取子階段、品質檢查與輸出格式。
閱讀文章無需程式碼微調 AI：6 個視覺化步驟
上傳 JSONL 資料集、選擇基礎模型、在託管雲端 GPU 上訓練並匯出 GGUF，全程在視覺化畫布上完成。無需 Python、終端機或 GPU 配置。
閱讀文章n8n + 本地 LLMs：構建符合 HIPAA 的自動化工作流程
如何使用 n8n 和本地端 LLMs 構建符合 HIPAA 的醫療保健自動化，讓受保護的健康信息永遠不會離開你的基礎設施。
閱讀文章介紹 Ertas Studio：用於微調 AI 模型的視覺化畫布
Ertas Studio 是一個畫布驅動的介面，用於同時微調多個 AI 模型。上傳資料、配置訓練、比較結果——無需命令行。
閱讀文章為何我們為機器學習構建了畫布介面
大多數 ML 工具是為命令列構建的。我們認為微調值得一個視覺工作空間。以下是我們將 Ertas Studio 設計為畫布的原因——以及這如何改變了微調工作流程。
閱讀文章企業級小模型選型：Llama、Gemma 與 Mistral
Phi-4、Gemma 2、Llama 3.2、Qwen 2.5、Mistral 7B 與 Phi-3 mini 在授權風險、微調後準確率、顯示記憶體需求和語言覆蓋上的對比，並按不同企業 使用場景給出明確的選型建議。
閱讀文章注重隱私的 AI 開發：在雲端微調，按您的條件運行
Ertas 如何在雲端微調的便利性與本地部署的隱私保護之間取得平衡——在最關鍵的地方讓您掌控資料。
閱讀文章從影子 AI 到批准 AI：企業遷移手冊
將員工從未授權 AI 工具遷移到批准替代方案的分步驟企業手冊——包含發現框架、快速勝利策略和治理設置。
閱讀文章n8n + Ollama + 微調模型：零 API 費用的自動化堆疊
如何用在 Ollama 上運行的微調本地模型替換 n8n 中的 OpenAI 節點，消除 API 費用，同時提升特定任務的性能。
閱讀文章受監管行業的影子 AI 政策模板
適用於受監管行業的完整 AI 可接受使用政策模板——涵蓋 HIPAA、GDPR、SOC 2 和歐盟 AI 法案覆蓋層，適用於醫療保健、金融服務和法律行業。
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