Jak navrhujete aplikace poháněné umělou inteligencí?

Question

Accepted Answer

Navrhování **aplikací poháněných umělou inteligencí** zahrnuje výběr správného přístupu k AI, řešení jedinečných charakteristik AI (nedeterminismus, náklady, latence, chyby) a navrhování spolehlivosti kolem inherentně nedokonalé AI. Kombinuje softwarové inženýrství s úvahami specifickými pro AI.

## Výběr přístupu k AI

```text
→ 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)
```

## Navrhování kolem charakteristik AI

```text
⚠️ AI is IMPERFECT/non-deterministic → design for it:
  ✓ VALIDATE AI output → don't blindly trust; structured output + validation; guardrails
  ✓ HANDLE ERRORS/failures → fallbacks; AI may be wrong, unavailable, or slow
  ✓ HALLUCINATION → ground (RAG), verify, cite, human review for important decisions
  ✓ HUMAN-IN-THE-LOOP → for high-stakes decisions (don't fully automate critical choices)
  ✓ NON-DETERMINISM → design for variability (don't assume identical outputs)
```

## Praktické úvahy

```text
✓ COST → LLM calls cost money (per token) → optimize, cache, monitor; choose right model size
✓ LATENCY → AI is slow → async, streaming, manage UX expectations
✓ Evaluation → how do you measure AI feature QUALITY? (testing AI is harder)
✓ SECURITY → prompt injection, data leakage, protect keys, sanitize I/O
✓ UX → set expectations, allow feedback/correction, graceful degradation
→ engineer reliable systems AROUND imperfect AI
```

## Proč to má значение

Porozumění tomu, jak navrhovat aplikace poháněné umělou inteligencí, je cenné znalosti na úrovni seniora, protože **vytváření skutečných aplikací AI vyžaduje řešení jedinečných charakteristik AI**, takže je stále důležitější pro vývojáře, kteří budují funkce AI.

Navrhování aplikací AI kombinuje softwarové inženýrství s úvahami specifickými pro AI.

Porozumění **výběru přístupu k AI** — prompting (LLM API, nejjednoduší, pro většinu úloh s LLM), RAG (ukotvení ve vašich vlastních/aktuálních datech pro snížení halucinací), fine-tuning (pro konkrétní chování), tradiční ML (pro strukturovanou predikci) a předem připravené služby — a přizpůsobení přístupu problému (často prompting plus RAG pro aplikace LLM) odráží architektonické rozhodnutí o tom, jak aplikovat AI.

Porozumění **navrhování kolem charakteristik AI** je zásadní: protože je AI **nedokonalá a nedeterministická**, musíte ji navrhovat — **ověřování výstupu AI** (nebyté slepě důvěřovat, používat strukturovaný výstup a validaci), **řešení chyb a selhání** (záložní řešení pro případy, kdy je AI špatná, nedostupná nebo pomalá), řešení **halucinací** (ukotvení přes RAG, ověření, lidská kontrola pro důležitá rozhodnutí), používání **člověka v loop** pro rozhodnutí s vysokými sázkami (ne plná automatizace kritických voleb) a navrhování **nedeterminismu**.

Tyto body odrážejí klíčovou myšlenku, že musíte stavět spolehlivé systémy *kolem* inherentně nedokonalé AI.

Porozumění **praktickým úvahám** — náklady (optimalizace a cachování volání LLM), latence (asynchronní, streamování), vyhodnocování (měření kvality funkce AI, což je obtížnější), bezpečnost (injekce promptů, úniky dat, ochrana klíčů) a UX (nastavení očekávání, povolení oprav) — odráží úplný rozsah vytváření robustních aplikací AI.

Jakožto se funkce AI stávají běžnými, dobré navrhování aplikací AI (výběr přístupů, řešení nedokonalosti, správa nákladů/latence/bezpečnosti) je stále důležitější dovedností vývojářů.

Protože vytváření skutečných aplikací AI vyžaduje řešení jedinečných charakteristik AI (nedokonalost, nedeterminismus, náklady, latence) a navrhování spolehlivých systémů kolem inherentně nedokonalé AI, a protože porozumění tomu, jak vybrat přístupy a navrhovat kolem charakteristik AI, je stále důležitější pro vývojáře, porozumění tomu, jak navrhovat aplikace poháněné umělou inteligencí, je cenné, stále nezbytné znalosti na úrovni seniora — důležité pro vytváření skutečných aplikací AI (výběr přístupů, navrhování kolem nedokonalosti AI a nedeterminismu, řešení nákladů/latence/bezpečnosti), klíčová myšlenka je stavění spolehlivých systémů kolem nedokonalé AI a stále nezbytné, protože se funkce AI stávají běžnými v aplikacích.