Kuinka suunnittelet tekoälyyn perustuvia sovelluksia?

Question

Accepted Answer

Tekoälyyn perustuvan sovelluksen suunnittelu **AI-powered applications** sisältää oikean tekoälyn lähestymistavan valitsemisen, tekoälyn ainutlaatuisten ominaisuuksien käsittelyn (epädeterminismi, kustannukset, latenssi, virheet) ja luotettavuuden suunnittelun luontaisesti epätäydellisen tekoälyn ympärille. Se yhdistää ohjelmistosuunnittelun tekoälyyn liittyviin näkökohtiin.

## Tekoälyn lähestymistavan valitseminen

```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)
```

## Suunnittelu tekoälyn ominaisuuksien ympärille

```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)
```

## Käytännön näkökulmat

```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
```

## Miksi se on tärkeää

Tekoälyyn perustuvan sovelluksen suunnittelun ymmärtäminen on arvokasta senioreiden tasoista tietämystä, koska **todellisten tekoälysovelluksien rakentaminen vaatii tekoälyn ainutlaatuisten ominaisuuksien käsittelyä**, joten se on yhä tärkeämpää kehittäjille, jotka rakentavat tekoälyominaisuuksia.

Tekoälysovelluksien suunnittelu yhdistää ohjelmistosuunnittelun tekoälyyn liittyviin näkökohtiin.

Ymmärtäminen **tekoälyn lähestymistavan valitsemisesta** — prompt-tekniikka (LLM-sovellusliittymät, yksinkertaisin, useimmille LLM-tehtäville), RAG (ankkurointi omiin/nykyisiin tietoihin hallusinaatioiden vähentämiseksi), hienosäätö (erityiselle käytökselle), perinteinen ML (jäsenneltyjen ennusteiden osalta) ja valmiit palvelut — ja lähestymistavan sovittaminen ongelmaan (usein prompt-tekniikka plus RAG LLM-sovelluksille) heijastaa tekoälyn soveltamisen arkkitehtuurillista päätöstä.

Ymmärtäminen **suunnittelusta tekoälyn ominaisuuksien ympärille** on ratkaisevaa: koska tekoäly on **epätäydellinen ja epädeterministinen**, sinun on suunniteltava sen mukaisesti — **tekoälyn tuotoksen validoiminen** (ei sokeasti luottaminen, käyttäen strukturoituja tuotoksia ja validointia), **virheiden ja vika-tilojen käsittely** (varajärjestelmät, kun tekoäly on väärässä, ei saatavilla tai hidas), **hallusinaatioiden** käsittely (ankkurointi RAG:n kautta, todentaminen, ihmisten arvostelu tärkeille päätöksille), **ihmisen osallistumisen** käyttö riskialttiissa päätöksissä (ei täysin automatisoida kriittisiä valintoja) ja suunnittelu **epädeterminismille**.

Ne heijastavat keskeistä näkemystä, että sinun on rakennettava luotettavat järjestelmät *ympärille* luontaisesti epätäydellisen tekoälyn.

Ymmärtäminen **käytännön näkökohdista** — kustannukset (LLM-kutsujen optimoiminen ja välimuistiin tallennus), latenssi (asynkroninen, suoratoisto), arviointi (tekoälyominaisuuksien laadun mittaaminen, mikä on vaikeampaa), turvallisuus (prompt-injektio, tietojen vuotaminen, avainten suojaaminen) ja käyttöliittymä (odotusten asettaminen, korjaamisen salliminen) — heijastaa vakaidensa tekoälysovelluksien rakentamisen koko laajuutta.

Kun tekoälyominaisuudet yleistyvät, tekoälysovelluksien hyvä suunnittelu (lähestymistapojen valitseminen, epätäydellisyyden käsittely, kustannusten/latenssin/turvallisuuden hallinta) on yhä tärkeämpi kehittäjän taito.

Koska todellisten tekoälysovelluksien rakentaminen vaatii tekoälyn ainutlaatuisten ominaisuuksien käsittelyä (epätäydellisyys, epädeterminismi, kustannukset, latenssi) ja luotettavien järjestelmien suunnittelua luontaisesti epätäydellisen tekoälyn ympärille, ja koska lähestymistapojen valinnan ja tekoälyn ominaisuuksien käsittelyn ymmärtäminen on yhä tärkeämpää kehittäjille, tekoälyyn perustuvan sovelluksen suunnittelun ymmärtäminen on arvokasta, yhä tärkeämpää senioreiden tasoista tietämystä — tärkeää todellisten tekoälysovelluksien rakentamiselle (lähestymistapojen valitseminen, suunnittelu tekoälyn epätäydellisyyden ja epädeterminismin ympärille, kustannusten/latenssin/turvallisuuden käsittely), keskeinen näkemys on luotettavien järjestelmien rakentaminen epätäydellisen tekoälyn ympärille, ja yhä tärkeämpi kun tekoälyominaisuudet yleistyvät sovelluksissa.