تصميم التطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي ينطوي على اختيار النهج الصحيح للذكاء الاصطناعي، والتعامل مع خصائص الذكاء الاصطناعي الفريدة (عدم الحتمية، التكلفة، الكمون، الأخطاء)، والتصميم من أجل الموثوقية حول الذكاء الاصطناعي غير الكامل بطبيعته. وهو يجمع بين هندسة البرمجيات مع الاعتبارات الخاصة بالذكاء الاصطناعي.
اختيار نهج الذكاء الاصطناعي
→ PROMPTING (LLM APIs) → for most LLM tasks (simplest); good prompts go far
→ RAG → to ground answers in your own/current DATA (reduce hallucination)
→ FINE-TUNING → for specific behavior/style prompting can't achieve
→ TRADITIONAL ML → for structured prediction/classification with data
→ PRE-BUILT services → vision, speech, etc. (don't reinvent)
→ match the approach to the problem (often: prompting + RAG for LLM apps)
