Кой е най-важният урок, който научихте, създавайки AI приложения?

Изграждането на приложения, поддържани от изкуствен интелект, е предизвикателна, но възнаграждаваща задача, която може коренно да промени начина, по който разбираме технологиите и тяхното въздействие върху обществото. През годините, които съм посветил на разработването на AI продукти, съм научил ценни уроци, които бих искал да споделя с вас. Най-важният от тях е прост: Не правете AI продукт, направете продукт, който използва AI.

Продуктите на бъдещето: Отвъд AI

Когато започвате нов проект, не се фокусирайте върху самия изкуствен интелект. Фокусирайте се върху създаването на продукт, който предлага реална стойност на потребителите. Никой няма да се интересува колко време и усилия сте вложили в разработването на вашия AI модел, ако продуктът ви не е полезен. Запомнете, че вашият продукт трябва да решава конкретен проблем или да улеснява живота на хората по начин, който те оценяват.

Ерата на интелигентния софтуер

От зората на компютърната ера продуктите са били проектирани с цел да организират информацията и да улесняват въвеждането, обработката и изхода на данни. Това обаче изисква значително количество човешко творчество и изобретателност. Съвременните AI модели, като GPT-4, променят тази парадигма, предлагайки нов подход към разработването на софтуерни приложения.

Разрушаването на традиционните модели

За да бъдете успешни в съвременния свят на изкуствения интелект, трябва да преосмислите основните си предположения за това как работят софтуерните приложения. Вместо да разглеждате вашите AI модели като просто още един инструмент, интегриран в традиционната структура на продукта, започнете да ги виждате като нова форма на интелигентност, която разбира себе си и контекста, в който оперира.

Итеративен подход и бързи експерименти

Създаването на успешен AI продукт изисква бърза итерация и готовност за провал. Не всички проекти ще бъдат успешни, но важното е да идентифицирате тези, които работят, като бързо елиминирате неуспешните. Скоростта на итерация е от решаващо значение, тъй като тя определя колко бързо можете да тествате и подобрявате вашите идеи.

Избор на правилния модел

Изборът на AI модел е критичен за успеха на вашия проект. Съвременните модели могат да изпълняват три основни задачи: превод на текст, обобщаване на информация и разширяване на текстови подканвания. За каквото и да ги използвате, фокусирайте се върху една от тези функции, за да максимизирате ефективността на модела.

Точност и надеждност

Една от големите предизвикателства при използването на AI модели е точността. Много модели все още имат около 50% точност при нови задачи, което може да бъде проблематично, особено когато AI е част от сложна система. Затова е важно да се фокусирате върху усъвършенстването на контекстното пространство и инженерството на подкани.

Библиотеки и инструменти: Да използваме или да избягваме?

В света на разработката на приложения с изкуствен интелект, изборът на правилните библиотеки и инструменти е от съществено значение за успеха на проекта. LangChain и подобни библиотеки предлагат редица удобства, които обаче често водят до свръхусложняване на проектите. Въпреки че тези библиотеки могат да бъдат полезни за бързо прототипиране, те рядко са подходящи за продукционно използване. Вместо това, много разработчици откриват, че по-добре е да се насочат към инструменти като Burr, Instructor, DSPY, Outlines, Guidance, Autogen и LangGraph, които предоставят по-голяма гъвкавост и ефективност.

Проблемите с LangChain и подобни библиотеки

LangChain и други подобни библиотеки предлагат много функции, които на пръв поглед изглеждат полезни. Например, те предлагат интеграция с множество AI модели, управление на контекст и връзки между различни компоненти. Въпреки това, те често добавят ненужна сложност на проектите.

Пример: При използване на LangChain, разработчиците често се сблъскват с необходимостта да се справят с множество зависимости и конфигурации, които могат да затруднят веднага разгръщането на продукта. Например, когато се опитвате да интегрирате нова функция или да промените логиката на приложение, може да се наложи да променяте множество конфигурации и настройки в различни части на кода, което води до увеличаване на времето за разработка и усложняване на поддръжката.

Защо да се насочим към по-простите инструменти?

Инструменти като Burr, Instructor и DSPY предлагат по-опростен подход, фокусирайки се върху конкретни задачи и предоставяйки ясни интерфейси и функционалности. Например:

• Burr е инструмент, който позволява на разработчиците бързо да извършват операции с данни и да интегрират AI модели без необходимост от сложни конфигурации. Той предлага лесен за разбиране API, който позволява на разработчиците бързо да пробват нови идеи.
• Instructor е друга библиотека, която предоставя структурирани подходи за обучение на нови AI модели, позволявайки на потребителите да настройват и адаптират модела си без да се сблъскват с ненужни усложнения.

Тези инструменти се отличават с така наречения подход "отдолу нагоре", който позволява на разработчиците да стартират малки и да разширяват проектите си постепенно, вместо да започват с сложни архитектури, които може да не работят.

Итеративен подход и бързо проваляне

Създаването на набор от идеи и бързото проваляне на проектите е ключов аспект на успешната разработка на AI приложения. Не всички LLM проекти ще работят, но можете да намерите тези, които работят, ако се проваляте бързо на тези, които не работят.

Пример: В една стартираща компания, разработваща AI приложение за анализ на данни, екипът решава да експериментира с три различни подхода за визуализация на данни. Вместо да инвестира много време в един проект, те бързо разработват прототипи за всеки от подходите. След тестове, те откриват, че един от подходите е много по-ефективен и лесен за използване от потребителите. Това им позволява не само да спестят време, но и да усъвършенстват приложението си на база реална обратна връзка.

Значението на скоростта на итерация

Скоростта на итерация е критична. Когато екипите се движат бавно и изпитват голямо напрежение при провеждането на експерименти, проектите напредват бавно. Например, в един проект за разработка на AI чатбот, бързата итерация на прототипи позволява на екипа да идентифицира проблемите и да адаптира функциите на чатбота в реално време, подобрявайки потребителския опит.

Моделът има значение

Изборът на модел също е от съществено значение. Наличието на гъвкавост за използване на най-съвременните модели е огромна помощ. LLM могат да правят три неща наистина добре: да превеждат текст от един език на друг, да обобщават информация и да разширяват текстови подканвания. За каквото и да ги използвате, опитайте се да използвате LLM само в един от тези режими, за да получите най-добрите резултати.

Точността на LLM

Точността на LLM моделите може да бъде предизвикателство. Често те показват около 50/50 припомняне и прецизност при нови задачи. Това може да е приемливо, ако се използват LLM за генериране на съдържание за потребителите, но същото не важи, когато LLM е част от сложен конвейер, където грешките могат да се умножават с всяка стъпка.

Пример: В проект за автоматизирано генериране на отчети, ако LLM не успее да обобщи правилно информацията, последващите стъпки, които разчитат на него, също ще бъдат некоректни. Следователно, е важно да се изгради система, която да проверява точността на входящите данни, преди да премине към следващата стъпка.

Управление на сложността

Усъвършенстването на скалата на сложност е важен аспект от разработката на AI приложения. Разработчиците трябва да бъдат внимателни да не усложняват ненужно проектите си. Стратегии като бързо инженерство, предоставяне на подкани с повече контекст и структурирано задаване на въпроси могат да помогнат за оптимизиране на взаимодействието с AI моделите.

Например, вместо да задавате общи въпроси, можете да формулирате конкретни подкани, които предоставят необходимия контекст. Вместо "Какво е AI?", можете да питате "Как AI модели могат да се използват за автоматизиране на бизнеса?". Това помага на модела да предостави по-точен и релевантен отговор.

Дълги контекстни прозорци

По-дългите контекстни прозорци не винаги са по-добри. LLM-ите често насочват вниманието си към първата и последната част от дълга подкана с по-голяма тежест, което може да доведе до пропуски в средната част на текста.

Пример: Когато давате на LLM дълъг текст за анализ, е възможно моделът да пропусне важни детайли в средата на текста, ако не са в контекста на началото или края. За да избегнете това, можете да разделите дългия текст на по-кратки и по-конкретни части, които моделът може да анализира по-лесно.

Избягвайте сложни библиотеки

Препоръчително е да избягвате LangChain и подобни библиотеки, тъй като те често се оказват безполезни POC (Proof of Concept), които остават на заден план за неопределено време. Като разработчик, който е използвал RAG стека (Retrieval-Augmented Generation), преди да бъде наречен по този начин, мога да кажа, че можете да получите същия резултат, като използвате ChatGPT или Claude с правилния контекст и подкана.

В крайна сметка, разработването на AI приложения изисква внимателен избор на инструменти и библиотеки. Избягването на сложни решения и фокусът върху по-прости и ефективни инструменти ще увеличи шансовете за успех. Важно е да се адаптирате към нуждите на проекта и да се стремите към оптимизация, за да постигнете желаните резултати. Правилният подход, комбинацията от бърза итерация и точно управление на контекста ще ви помогнат да изградите успешни AI приложения, които добавят стойност и решават реални проблеми.

Трябва да гледаме на AI моделите като на нещо повече от инструменти - те са новата основа, върху която ще изграждаме бъдещите си продукти. Време е да развихрите въображението си и да създадете иновации, които не просто следват утъпканите пътеки, но ги нарушават и създават нови.

#AI #ArtificialIntelligence #MachineLearning #TechInnovation #FutureTech #ProductDevelopment #SoftwareEngineering #Innovation #AIModels #TechTrends #FutureOfAI #AIProduct #TechStrategy #SoftwareDevelopment #DisruptiveTechnology #TechLeadership #AIResearch #TechInsights #AIIntegration #FutureInnovation