Hvordan designer du AI-drevne applikationer?

Question

Accepted Answer

Designet af **AI-drevne applikationer** indebærer at vælge den rette AI-tilgang, håndtere AI's unikke karakteristika (non-determinisme, omkostninger, latency, fejl) og designe for pålidelighed omkring iboende ufuldkomne AI. Det kombinerer software engineering med AI-specifikke overvejelser.

## Valg af AI-tilgang

```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)
```

## Design omkring AI's karakteristika

```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)
```

## Praktiske overvejelser

```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
```

## Hvorfor det betyder noget

At forstå, hvordan man designer AI-drevne applikationer, er værdifuld viden på seniorniveau, fordi **det at bygge rigtige AI-applikationer kræver håndtering af AI's unikke karakteristika**, så det bliver stadig vigtigere for udviklere, der bygger AI-funktioner.

Design af AI-applikationer kombinerer software engineering med AI-specifikke overvejelser.

At forstå **valg af AI-tilgang** — prompting (LLM APIs, enklest, for de fleste LLM-opgaver), RAG (forankring i dine egne/aktuelle data for at reducere hallucination), fine-tuning (for specifik adfærd), traditionel ML (for struktureret prediktion) og forudbyggede services — og at matche tilgangen til problemet (ofte prompting plus RAG for LLM-apps) afspejler den arkitektoniske beslutning om, hvordan man anvender AI.

At forstå **design omkring AI's karakteristika** er afgørende: eftersom AI er **ufuldkommen og non-deterministisk**, må du designe for det — **validering af AI-output** (ikke blindt at stole på det, bruge struktureret output og validering), **håndtering af fejl og fejl** (fallbacks for når AI er forkert, utilgængelig eller langsom), adressering af **hallucination** (forankring via RAG, verifikation, menneskelig gennemgang for vigtige beslutninger), brug af **human-in-the-loop** for høj-indsats-beslutninger (ikke fuldautomatisering af kritiske valg) og design for **non-determinisme**.

Disse afspejler den vigtige indsigt, at du må bygge pålidelige systemer *omkring* iboende ufuldkomne AI.

At forstå **praktiske overvejelser** — omkostninger (optimering og caching af LLM-opkald), latency (async, streaming), evaluering (måling af AI-funktionens kvalitet, som er sværere), sikkerhed (prompt injection, dataleakage, beskyttelse af nøgler) og UX (indstilling af forventninger, tilladelse til rettelse) — afspejler det fulde omfang af at bygge robuste AI-applikationer.

Ettersom AI-funktioner bliver almindelige, er det vigtig at designe AI-applikationer godt (valg af tilgange, håndtering af ufuldkommenhed, styring af omkostninger/latency/sikkerhed) en stadig vigtigere udvikler-færdighed.

Fordi det at bygge rigtige AI-applikationer kræver håndtering af AI's unikke karakteristika (ufuldkommenhed, non-determinisme, omkostninger, latency) og designe pålidelige systemer omkring iboende ufuldkomne AI, og fordi at forstå, hvordan man vælger tilgange og designer for AI's karakteristika, bliver stadig vigtigere for udviklere, er det værdifuldt, stadig vigtigere viden på seniorniveau at forstå, hvordan man designer AI-drevne applikationer — vigtig for at bygge rigtige AI-applikationer (valg af tilgange, design omkring AI's ufuldkommenhed og non-determinisme, håndtering af omkostninger/latency/sikkerhed), hvor den vigtige indsigt er at bygge pålidelige systemer omkring ufuldkommen AI, og stadig vigtigere ettersom AI-funktioner bliver almindelige i applikationer.