Cookies. Μετράμε τις επισκέψεις χωρίς cookies. Αν συμφωνείτε, τοποθετούμε και ένα cookie για να βλέπουμε πώς χρησιμοποιείται ο ιστότοπος. Πολιτική cookies
Δημιουργία εφαρμογής με AI: η στοίβα εργαλείων, επίπεδο προς επίπεδο
9 στάδια, 24 εργαλεία
ενημέρωση:
Μια δυνατότητα AI που δουλεύει σε επίδειξη είναι μικρό μέρος της δουλειάς. Η επίδειξη είναι ένα prompt, ένα μοντέλο και πέντε φιλικές εισόδους. Το προϊόν είναι το ίδιο πράγμα απέναντι σε χιλιάδες απρόβλεπτους χρήστες, με τα δικά σας δεδομένα από πίσω, με λογαριασμό που μεγαλώνει με τη χρήση και με την ανάγκη να καταλαβαίνετε πότε οι απαντήσεις χειροτερεύουν.
Έτσι η στοίβα έχει επίπεδα. Ένα μοντέλο, που το προσεγγίζετε μέσω API ή το φιλοξενείτε μόνοι σας. Prompts με εκδόσεις, όπως ο κώδικας. Ανάκτηση πληροφορίας και μνήμη, ώστε το μοντέλο να απαντά από το περιεχόμενό σας και όχι εικάζοντας. Ενδεχομένως ένας βρόχος πράκτορα με εργαλεία που μπορεί να καλεί. Γύρω από όλα αυτά, ο συνηθισμένος κώδικας της εφαρμογής, και μετά δοκιμές, αξιολόγηση και ένας χώρος ανάπτυξης.
Οι πράκτορες προγραμματισμού γράφουν πλέον μεγάλο μέρος αυτού του κώδικα και τα εργαλεία δημιουργίας εφαρμογών μπορούν να παράγουν ένα λειτουργικό front end από μια περιγραφή. Αυτό που δεν λύνουν είναι η μηχανική κρίση: ποιο μοντέλο αρκεί για τη δουλειά με αποδεκτό κόστος, πώς θα μετρήσετε την ποιότητα πριν την μετρήσουν οι χρήστες, ποια δεδομένα επιτρέπεται να φύγουν από το σύστημά σας και τι γίνεται όταν το μοντέλο κάνει λάθος με απόλυτη βεβαιότητα. Τα μοντέλα και οι όροι τους αλλάζουν επίσης συχνά, γι' αυτό σχεδιάστε την εφαρμογή ώστε να αλλάζει μοντέλο χωρίς ξαναγράψιμο.
Σε ποιους απευθύνεται Προγραμματιστές, τεχνικοί ιδρυτές και μικρές ομάδες προϊόντος που προσθέτουν μια δυνατότητα γλωσσικού μοντέλου σε ένα προϊόν ή χτίζουν νέα εφαρμογή γύρω από αυτό και θέλουν έναν χάρτη των εργαλείων πριν επιλέξουν στοίβα.
Μια συνηθισμένη πρώτη προσέγγιση για πρωτότυπο: συγκρίνετε μοντέλα με τα δικά σας prompts, γράψτε τον κώδικα με έναν πράκτορα, προσθέστε νωρίς ίχνη εκτέλεσης (tracing) και μετά κάντε ανάπτυξη. Οι επιλογές ακολουθούν αυτή τη σειρά και δεν είναι κατάταξη.
Συνδέστε το αποθετήριο και μοιραστείτε τη διεύθυνση προεπισκόπησης με πέντε χρήστες δοκιμής.
1
Στάδιο 1: Επιλογή μοντέλου
Αποφασίζετε ποιο μοντέλο ή ποια μοντέλα θα καλεί η εφαρμογή, ζυγίζοντας την ποιότητα του αποτελέσματος στη δική σας εργασία, την ταχύτητα, το μέγεθος συμφραζομένων, το κόστος ανά αίτημα, τις απαιτήσεις ιδιωτικότητας και αν χρειάζεστε φιλοξενούμενο API ή ανοιχτό μοντέλο που θα τρέχετε μόνοι σας.
Τι κάνει εδώ η τεχνητή νοημοσύνη
Σας αφήνει να στείλετε το ίδιο prompt σε διαφορετικά μοντέλα δίπλα δίπλα, να εκθέσετε μοντέλα μέσω γνωστών μορφών API και να τρέξετε ανοιχτά μοντέλα στον δικό σας εξοπλισμό.
Τι δεν μπορεί να κάνει εδώ η τεχνητή νοημοσύνη
Να σας πει ποιο μοντέλο ταιριάζει στην εργασία σας. Οι δημόσιοι πίνακες κατάταξης αντικατοπτρίζουν ψήφους και prompts άλλων ανθρώπων, οπότε η μόνη αξιόπιστη δοκιμή είναι τα δικά σας παραδείγματα.
Runs open-source models inside secure hardware enclaves and exposes them through an OpenAI-compatible API, for apps that handle sensitive data.
Ιδιωτικό cloud AI που εκτελεί μοντέλα μέσα σε ασφαλείς υλικούς θύλακες (enclaves), με εφαρμογή συνομιλίας, API εξαγωγής συμπερασμάτων και containers.
Προβολή εργαλείου
2
Στάδιο 2: Prompting και πρωτοτυποποίηση
Πριν γράψετε κώδικα εφαρμογής, δουλεύετε τις οδηγίες: prompt συστήματος, παραδείγματα, μορφή εξόδου. Τις δοκιμάζετε σε πραγματικές εισόδους, και δύσκολες, και κρατάτε κάθε έκδοση για να συγκρίνονται οι αλλαγές.
Τι κάνει εδώ η τεχνητή νοημοσύνη
Ξαναγράφει ένα πρόχειρο αίτημα ως δομημένο prompt, αναλύει τι είναι αδύναμο σε ένα υπάρχον και κρατά βιβλιοθήκη prompts με εκδόσεις.
Τι δεν μπορεί να κάνει εδώ η τεχνητή νοημοσύνη
Να γνωρίζει τις οριακές περιπτώσεις σας. Ένα prompt που διαβάζεται καλά μπορεί να αποτύχει στις εισόδους που στέλνουν πραγματικά οι χρήστες, κάτι που φανερώνει μόνο η δοκιμή σε συγκεντρωμένα παραδείγματα.
Analyzes a prompt for strengths and weaknesses, rewrites it in rounds and records each version so earlier ones can be recovered.
Χώρος εργασίας για prompts: δημιουργία, ανάλυση, βελτιστοποίηση και αντίστροφη μηχανική prompts για μοντέλα κειμένου, εικόνας και βίντεο.
Προβολή εργαλείου
3
Στάδιο 3: API μοντέλων, gateways και φιλοξενία inference
Συνδέετε την εφαρμογή με τα μοντέλα με τρόπο που αντέχει στην παραγωγή: κλειδιά στον διακομιστή, επαναλήψεις και εναλλακτικές όταν ο πάροχος αποτυγχάνει, όρια ρυθμού, παρακολούθηση δαπανών και φιλοξενία GPU αν εξυπηρετείτε μόνοι σας ανοιχτό μοντέλο.
Τι κάνει εδώ η τεχνητή νοημοσύνη
Δρομολογεί αιτήματα σε πολλά μοντέλα μέσω ενός endpoint, με εναλλακτική και ποσοστώσεις, και εξυπηρετεί ανοιχτά μοντέλα σε υποδομή GPU με αυτόματη κλιμάκωση, χωρίς να διαχειρίζεστε clusters.
Τι δεν μπορεί να κάνει εδώ η τεχνητή νοημοσύνη
Να αφαιρέσει την εξάρτηση από τους παρόχους. Οι τιμές, τα όρια ρυθμού και οι εκδόσεις μοντέλων αλλάζουν με δικό τους χρονοδιάγραμμα, γι' αυτό καρφώστε τις εκδόσεις και διαβάστε τους όρους για τη χρήση δεδομένων.
Documents how to call its models from application code and coding agents, with thinking mode that can be switched off per request.
Ερευνητική εταιρεία AI που προσφέρει βοηθό συνομιλίας, πρόγραμμα για υπολογιστή (harness) και API με χρέωση ανά token για τα γλωσσικά της μοντέλα.
Προβολή εργαλείου
4
Στάδιο 4: Ανάκτηση πληροφορίας, μνήμη και δεδομένα
Οι περισσότερες χρήσιμες εφαρμογές απαντούν από συγκεκριμένο περιεχόμενο: την τεκμηρίωσή σας, τα αρχεία ενός πελάτη, τον ζωντανό ιστό, προηγούμενες συζητήσεις. Εισάγετε και ευρετηριάζετε αυτό το περιεχόμενο, ανακτάτε τα σχετικά κομμάτια σε κάθε αίτημα και τα περνάτε στο μοντέλο μαζί με τις πηγές.
Τι κάνει εδώ η τεχνητή νοημοσύνη
Φέρνει ιστοσελίδες ως καθαρό Markdown, αποθηκεύει και αναζητά embeddings, επιστρέφει σχετικά τμήματα με συνδέσμους προς τις πηγές και κρατά μνήμη ανά χρήστη μεταξύ συνεδριών.
Τι δεν μπορεί να κάνει εδώ η τεχνητή νοημοσύνη
Να διορθώσει το κακό υλικό πηγής. Η ανάκτηση φέρνει ό,τι υπάρχει στο ευρετήριο, οπότε παλιά ή αντιφατικά έγγραφα δίνουν παλιές ή αντιφατικές απαντήσεις.
Builds a per-user graph of dated facts from data and conversations and returns the context a task needs in one call.
Επίπεδο πλαισίου και μνήμης για πράκτορες AI, που χτίζει ελεγχόμενα γράφους γνώσης από επιχειρησιακά δεδομένα, έγγραφα και συνομιλίες.
Προβολή εργαλείου
5
Στάδιο 5: Πλαίσια πρακτόρων και πρόσβαση σε εργαλεία
Αν η εφαρμογή πρέπει να κάνει ενέργειες και όχι μόνο να απαντά, χτίζετε έναν βρόχο πράκτορα: το μοντέλο αποφασίζει ποιο εργαλείο θα καλέσει, ο κώδικάς σας το εκτελεί και επιστρέφει το αποτέλεσμα. Ορίζετε τα εργαλεία, τα δικαιώματά τους και πότε πρέπει να επιβεβαιώνει άνθρωπος.
Τι κάνει εδώ η τεχνητή νοημοσύνη
Παρέχει βιβλιοθήκες για τη συγγραφή πρακτόρων με οποιονδήποτε πάροχο μοντέλων, παράγει σχήματα εργαλείων από συνηθισμένες συναρτήσεις και διαχειρίζεται την ταυτοποίηση σε διακομιστές εργαλείων τρίτων.
Τι δεν μπορεί να κάνει εδώ η τεχνητή νοημοσύνη
Να κάνει έναν πράκτορα ασφαλή εξ ορισμού. Κάθε εργαλείο που εκθέτετε είναι κάτι που το μοντέλο μπορεί να καλέσει τη λάθος στιγμή, γι' αυτό περιορίστε σφιχτά τα δικαιώματα και ζητήστε επιβεβαίωση για ενέργειες που δεν αναιρούνται.
Συνδέει έναν πράκτορα με διακομιστές MCP από κατάλογο και διαχειρίζεται το OAuth, τα διαπιστευτήρια και τις συνεδρίες αυτών των συνδέσεων.
Μητρώο και επίπεδο σύνδεσης που συνδέει πράκτορες AI με διακομιστές MCP, με διαχειριζόμενο OAuth και διαπιστευτήρια.
Προβολή εργαλείου
6
Στάδιο 6: Συγγραφή του κώδικα
Γύρω από το μοντέλο βρίσκεται μια κανονική εφαρμογή: διαδρομές API, μοντέλα δεδομένων, ταυτοποίηση, εργασίες παρασκηνίου, διεπαφή. Γράφετε, ελέγχετε και δοκιμάζετε αυτόν τον κώδικα, ολοένα περισσότερο αναθέτοντας εργασίες σε πράκτορα προγραμματισμού και ελέγχοντας τις αλλαγές του.
Τι κάνει εδώ η τεχνητή νοημοσύνη
Εξερευνά μια βάση κώδικα, σχεδιάζει μια αλλαγή, επεξεργάζεται αρχεία, τρέχει δοκιμές και ανοίγει pull request από μια εργασία σε απλή γλώσσα, και ελέγχει pull requests γραμμή προς γραμμή.
Τι δεν μπορεί να κάνει εδώ η τεχνητή νοημοσύνη
Να αναλάβει την αρχιτεκτονική ή τις συνέπειες. Ο κώδικας που παράγεται μπορεί να περνά τις δοκιμές του και να είναι παρ' όλα αυτά ανασφαλής ή ακατάλληλος για τις απαιτήσεις σας, γι' αυτό ένας προγραμματιστής πρέπει να διαβάζει ό,τι συγχωνεύεται.
Σχεδιάζει εργασίες προγραμματισμού, επεξεργάζεται αρχεία, τρέχει δοκιμές και ανοίγει pull requests μέσα στο αποθετήριό σας, ζητώντας άδεια πριν τροποποιήσει αρχεία ή εκτελέσει εντολές.
Ο πράκτορας προγραμματισμού AI της Anthropic, που σχεδιάζει, επεξεργάζεται κώδικα, τρέχει τεστ και ανοίγει pull requests από το τερματικό ή το IDE σας.
Ελέγχει κάθε pull request με σχόλια σε επίπεδο γραμμής και προτάσεις που μπορείτε να κάνετε commit, κάτι που βοηθά όταν μεγάλο μέρος του κώδικα γράφεται από πράκτορες.
Έλεγχος κώδικα με AI που σχολιάζει κάθε pull request, με προτεραιοποίηση των PR, εξηγήσεις αλλαγών και παρακολούθηση ασφάλειας.
Προβολή εργαλείου
7
Στάδιο 7: Δυνατότητες φωνής, εικόνας και βίντεο
Ορισμένες εφαρμογές χρειάζονται περισσότερα από κείμενο: προφορικές απαντήσεις, απομαγνητοφώνηση, συνομιλία φωνής σε πραγματικό χρόνο, εικόνες ή κλιπ που παράγονται. Πρόκειται για ξεχωριστά μοντέλα με δικά τους API, όρια καθυστέρησης και κανόνες χρήσης.
Τι κάνει εδώ η τεχνητή νοημοσύνη
Προσθέτει μετατροπή κειμένου σε ομιλία, ομιλίας σε κείμενο και συνομιλία φωνής full-duplex μέσω API, και παράγει βίντεο ή εικόνες από τον κώδικα της εφαρμογής.
Τι δεν μπορεί να κάνει εδώ η τεχνητή νοημοσύνη
Να εξασφαλίσει τα δικαιώματα για εσάς. Η κλωνοποίηση της φωνής ενός πραγματικού προσώπου απαιτεί τη συγκατάθεσή του και η εμπορική χρήση παραγόμενων μέσων εξαρτάται από τους όρους του παρόχου και από το πρόγραμμά σας.
Παρέχει υποδομή WebRTC και συντηρεί το Pipecat, ένα πλαίσιο ανοιχτού κώδικα για τον συντονισμό πρακτόρων φωνής AI σε πραγματικό χρόνο.
Πλατφόρμα για προγραμματιστές για φωνή, βίντεο και πράκτορες AI σε πραγματικό χρόνο, βασισμένη σε υποδομή WebRTC και στο πλαίσιο ανοιχτού κώδικα Pipecat.
Εκθέτει τα μοντέλα δημιουργίας βίντεο και εικόνας μέσω API για προγραμματιστές, με τεκμηρίωση και δρομολογητή μοντέλων.
Πλατφόρμα AI για δημιουργία και επεξεργασία βίντεο, εικόνων και ήχου, με API για προγραμματιστές και μοντέλα κόσμου.
Προβολή εργαλείου
8
Στάδιο 8: Αξιολόγηση και παρακολούθηση
Φτιάχνετε ένα σύνολο δοκιμών από πραγματικές εισόδους, βαθμολογείτε τα αποτελέσματα πριν από κάθε αλλαγή και, μετά την κυκλοφορία, καταγράφετε κάθε αίτημα ώστε να φαίνονται οι αποτυχίες, το κόστος και η καθυστέρηση. Η ανθρώπινη αξιολόγηση καλύπτει όσα δεν μπορεί να κρίνει η αυτόματη βαθμολόγηση.
Τι κάνει εδώ η τεχνητή νοημοσύνη
Καταγράφει κάθε βήμα μιας εκτέλεσης, φτιάχνει σύνολα δεδομένων από πραγματικά ίχνη, τρέχει αυτόματους αξιολογητές για προβλήματα όπως οι παραισθήσεις (hallucination) και βάζει σε ουρά αποτελέσματα για ανθρώπινη βαθμολόγηση.
Τι δεν μπορεί να κάνει εδώ η τεχνητή νοημοσύνη
Να ορίσει τι είναι καλή απάντηση για το προϊόν σας. Κάποιος πρέπει να γράψει τα κριτήρια και να σημάνει παραδείγματα, και οι αυτόματοι κριτές είναι οι ίδιοι μοντέλα που κάνουν λάθη.
Η πλατφόρμα LangSmith καταγράφει κάθε βήμα μιας εκτέλεσης πράκτορα, φτιάχνει σύνολα δεδομένων από πραγματικά ίχνη και τρέχει αξιολογήσεις online και offline.
Πλαίσια ανοιχτού κώδικα για πράκτορες και η πλατφόρμα LangSmith για ανίχνευση, αξιολόγηση και ανάπτυξη πρακτόρων AI.
Στέλνει αξιολογητές AI απέναντι σε πράκτορες συνομιλίας και φωνής, για να ελέγξει παραισθήσεις, προκαταλήψεις, τοξικότητα και ζητήματα συμμόρφωσης πριν από την κυκλοφορία.
Cloud δοκιμών λογισμικού, παλιότερα LambdaTest, με πράκτορες AI που σχεδιάζουν, γράφουν και εκτελούν δοκιμές για web, κινητά και εφαρμογές AI.
Η παρατηρησιμότητα AI παρακολουθεί τα συμβάντα που παράγονται από τις κλήσεις μοντέλων της εφαρμογής, δίπλα σε επαναλήψεις συνεδριών και παρακολούθηση σφαλμάτων για την υπόλοιπη εφαρμογή.
Πλατφόρμα δεδομένων προϊόντος που συνδυάζει αναλύσεις, επανάληψη συνεδριών, feature flags, παρακολούθηση σφαλμάτων και data warehouse, με AI από πάνω.
Προβολή εργαλείου
9
Στάδιο 9: Κυκλοφορία της εφαρμογής
Η εφαρμογή χρειάζεται front end, λογαριασμούς χρηστών, φιλοξενία, όνομα τομέα και διαδικασία κυκλοφορίας με προεπισκοπήσεις και επαναφορά. Για πρωτότυπο ή εσωτερικό εργαλείο αυτά μπορούν να παραχθούν αυτόματα, ενώ για ένα προϊόν είναι συνειδητή μηχανική δουλειά.
Τι κάνει εδώ η τεχνητή νοημοσύνη
Παράγει από μια περιγραφή μια λειτουργική διαδικτυακή εφαρμογή με διεπαφή, λογική και επίπεδο δεδομένων, κάνει ανάπτυξη σε κάθε push κώδικα και δίνει σε κάθε αλλαγή διεύθυνση προεπισκόπησης.
Τι δεν μπορεί να κάνει εδώ η τεχνητή νοημοσύνη
Να διαχειριστεί για εσάς ό,τι έρχεται μετά την κυκλοφορία: κατάχρηση, περιορισμό ρυθμού, αιτήματα ιδιωτικότητας, υποστήριξη και έναν λογαριασμό χρήσης που μεγαλώνει με κάθε χρήστη.
Διαχειρίζεται εγγραφές και συνδέσεις και εκθέτει πίνακες βάσης δεδομένων μέσω endpoints REST, ώστε η εφαρμογή να έχει backend χωρίς προσαρμοσμένο κώδικα διακομιστή.
Πλατφόρμα ανάπτυξης με Postgres, που προσφέρει ταυτοποίηση, άμεσα API, edge functions, realtime, αποθήκευση και vector embeddings.
Από $25/μήναΠροβολή εργαλείου
Ρεαλιστικές προσδοκίες
Τα μοντέλα κάνουν λάθη με βεβαιότητα
Ένα γλωσσικό μοντέλο μπορεί να δώσει μια ρέουσα απάντηση που είναι ψευδής και η ανάκτηση πληροφορίας το περιορίζει χωρίς να το εξαφανίζει. Δείχνετε πηγές όπου μπορείτε, δοκιμάζετε με πραγματικές εισόδους και δεν αφήνετε ανέλεγκτο αποτέλεσμα να οδηγεί αποφάσεις για υγεία, χρήματα ή νομικά θέματα.
Δεδομένα χρηστών και όροι παρόχων
Κάθε prompt που στέλνετε μπορεί να περιέχει προσωπικά ή εμπιστευτικά δεδομένα. Ελέγξτε τους όρους κάθε παρόχου για τη διατήρηση και την εκπαίδευση, ενημερώστε τους χρήστες για το τι επεξεργάζεται και εξετάστε inference στους δικούς σας διακομιστές ή σε προστατευμένα περιβάλλοντα (enclaves) για ευαίσθητα φορτία.
Το κόστος μεγαλώνει με τη χρήση
Τα tokens, οι μονάδες (credits), τα δευτερόλεπτα GPU και οι κλήσεις εργαλείων χρεώνονται με μέτρηση. Μια δυνατότητα που στοιχίζει λίγο στις δοκιμές μπορεί να γίνει ακριβή με μεγάλα συμφραζόμενα ή βρόχους πρακτόρων, γι' αυτό ορίστε όρια δαπανών και μετρήστε το κόστος ανά αίτημα.
Ο κώδικας που παράγεται θέλει ακόμη έλεγχο
Οι πράκτορες προγραμματισμού και τα εργαλεία δημιουργίας εφαρμογών παράγουν γρήγορα λειτουργικό λογισμικό, μαζί και λογισμικό με κενά ασφαλείας. Ελέγξτε μόνοι σας την ταυτοποίηση, τους κανόνες πρόσβασης στα δεδομένα και τη διαχείριση των μυστικών πριν φτάσουν πραγματικοί χρήστες.
Το prompt injection είναι υπαρκτή επίθεση
Το κείμενο που διαβάζει το μοντέλο από ιστοσελίδες, έγγραφα ή χρήστες μπορεί να περιέχει εντολές. Αντιμετωπίστε το αποτέλεσμα του μοντέλου ως αναξιόπιστο, περιορίστε ποια εργαλεία μπορεί να καλεί ένας πράκτορας και ζητήστε επιβεβαίωση για ό,τι δεν αναιρείται.
Συχνές ερωτήσεις
Να καλώ API ενός φιλοξενούμενου μοντέλου ή να τρέχω μόνος μου ένα ανοιχτό μοντέλο;
Ξεκινήστε με φιλοξενούμενο API, εκτός αν έχετε σαφή λόγο να μην το κάνετε. Χτίζεται πιο γρήγορα και δεν απαιτεί λειτουργία GPU. Το ανοιχτό μοντέλο που τρέχετε μόνοι σας έχει νόημα όταν τα δεδομένα πρέπει να μείνουν στο περιβάλλον σας, όταν χρειάζεστε fine-tuning ή όταν ο όγκος είναι τόσο μεγάλος που η ιδιόκτητη υπολογιστική ισχύς κοστίζει λιγότερο. Πολλές ομάδες φτιάχνουν πρωτότυπο με API και ξανασκέφτονται την επιλογή όταν γίνει γνωστή η χρήση.
Χρειάζομαι πλαίσιο πρακτόρων για να φτιάξω εφαρμογή AI;
Συχνά όχι. Μία κλήση μοντέλου με καλές οδηγίες και ανακτημένα συμφραζόμενα καλύπτει πολλές δυνατότητες: περίληψη, ταξινόμηση, εξαγωγή, απαντήσεις από έγγραφα. Ένα πλαίσιο δικαιολογεί τη θέση του όταν το μοντέλο πρέπει να διαλέγει ανάμεσα σε εργαλεία, να εκτελεί πολλά βήματα, να κρατά κατάσταση ή να ανακάμπτει από αποτυχίες. Αν το προσθέσετε νωρίς, προσθέτετε και έννοιες προς αποσφαλμάτωση, γι' αυτό ξεκινήστε απλά και υιοθετήστε το όταν η απλή προσέγγιση δεν επαρκεί πια.
Μπορεί κάποιος που δεν είναι προγραμματιστής να φτιάξει εφαρμογή AI με αυτά τα εργαλεία;
Πρωτότυπο ή εσωτερικό εργαλείο, ναι. Τα εργαλεία δημιουργίας εφαρμογών αυτού του οδηγού παράγουν από μια περιγραφή μια λειτουργική διαδικτυακή εφαρμογή με σύνδεση χρηστών και φιλοξενία. Ένα προϊόν που χειρίζεται δεδομένα πελατών και πληρωμές είναι άλλη υπόθεση: κάποιος πρέπει να κατανοεί την ασφάλεια, το κόστος και τη διαχείριση αποτυχιών. Μια λογική διαδρομή είναι να φτιάξετε πρωτότυπο χωρίς κώδικα, να το δοκιμάσετε με πραγματικούς χρήστες και να φέρετε προγραμματιστή πριν κλιμακώσετε.
Πώς καταλαβαίνω αν η δυνατότητα AI είναι αρκετά καλή για να κυκλοφορήσει;
Συγκεντρώστε ένα σύνολο πραγματικών εισόδων, γράψτε πώς μοιάζει η σωστή απάντηση για καθεμία και βαθμολογήστε το σύστημα με βάση αυτό πριν από κάθε αλλαγή. Συμπεριλάβετε δύσκολες και κακόβουλες περιπτώσεις. Συνδυάστε αυτόματους ελέγχους με ανθρώπινη αξιολόγηση ενός δείγματος. Κυκλοφορήστε σε μικρή ομάδα με ενεργό tracing, διαβάστε τις αποτυχίες και διευρύνετε την πρόσβαση όταν το ποσοστό αποτυχίας γίνει αποδεκτό για τη χρήση σας.