Concevoir des applications alimentées par l'IA implique de choisir la bonne approche IA, de gérer les caractéristiques uniques de l'IA (non-déterminisme, coût, latence, erreurs) et de concevoir pour la fiabilité autour d'une IA intrinsèquement imparfaite. Cela combine l'ingénierie logicielle avec des considérations spécifiques à l'IA.
Choisir l'approche IA
→ 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)
