Conas a dhéanann tú iarrataí feidhmchláranna cumhachtaithe le hAI a dhearadh?

Question

Accepted Answer

Ag déanamh dhearadh **iarrataí feidhmchláranna cumhachtaithe le hAI** bhaineann sé le roghnú an chur chuige AI cheart, déileáil le tréithe uathúla an AI (neamhdheterminism, costas, latency, earráidí), agus dearadh a dhéanamh ar bhonnchar athcharthanúil timpeall ar AI atá i ndáiríre anfhíocháir. Cuimsíonn sé innealtóireacht bhogearraí le breithnithe atá sonrach d'AI.

## Roghnú an chur chuige 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)
```

## Dearadh a dhéanamh timpeall ar thréithe an 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)
```

## Breithnithe praiticiúla

```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
```

## Cén fáth a bhíonn tábhacht ann

Tá sé luachmhar a thuiscint conas iarrataí feidhmchláranna cumhachtaithe le hAI a dhearadh toisc gur **éilíonn tógáil iarrataí feidhmchláranna AI fhíora déileáil le tréithe uathúla an AI**, agus dá bhrí sin tá sé níos tábhachtaí do fhorbróirí a bhíonn i mbun gné AI a thógáil.

Déanann dearadh iarrataí AI innealtóireacht bhogearraí a chomhcheangal le breithnithe atá sonrach d'AI.

Tá tuiscint ar **roghnú an chur chuige AI** — prompting (LLM APIs, an tsimplí, do bhformhór na dtasc LLM), RAG (grounding i do shonraíochtaí féin/sonraí reatha chun hallucinéireacht a laghdú), fine-tuning (do iompar sonrach), ML traidisiúnta (do thuar struchtúrtha), agus seirbhísí réamhthógtha — agus an cur chuige a phéireáil leis an bhfadhb (go minic prompting plus RAG do iarrataí LLM) — ag léiriú an chinneadh ailtireachta ar conas AI a chur i bhfeidhm.

Tá tuiscint ar **dhearadh timpeall ar thréithe an AI** ríthábhachtach: ós rud é go bhfuil an AI **anfhíocháir agus neamhdheterministic**, ní mór duit dearadh a dhéanamh ar a shonra — **fíorú aschuir an AI** (gan a bheith ag iontaoibh go dall, ag baint úsáide as aschuir struchtúrtha agus fíorú), **earráidí agus teipthe a láimhseáil** (fallbacks nuair is mícheart an AI, nach bhfuil sé ar fáil, nó go mall), **hallucinéireacht** a bhrath (grounding trí RAG, fíorú, athbhreithniú daonna do chinneadh tábhachtach), **daonna sa bhabhta** a úsáid do chinneadh ard-riosca (gan a bheith ag foluain go hiomlán rogha chriticiúla), agus dearadh a dhéanamh do **neamhdheterminism**.

Léiríonn siad an léargais bhunúsach gur ní mór duit córais iontaofa a innealtóirí *timpeall* ar AI anfhíocháir i ndáiríre.

Tá tuiscint ar **bhreithnithe praiticiúla** — costas (glaoigh LLM a bharrfheidhmiú agus cachadh), latency (async, streaming), meastóireacht (cáilíocht gné AI a thomhas, atá níos deacra), slándáil (injection prompt, scaoileadh sonraí, eochracha a chosaint), agus UX (ionchais a shocrú, ceadú coigeartaithe) — ag léiriú raon iomlán na dtógáil iarrataí AI bhorrúnacha.

De réir mar a thagann gné AI a bheith coitianta, tá dearadh iarrataí AI go maith (cur chuige a roghnú, anfhíocháir a láimhseáil, costas/latency/slándáil a bhainistiú) ina scil forbróra níos tábhachtaí de shíor.

Os rud é go gá do thógáil iarrataí feidhmchláranna AI fhíora déileáil le tréithe uathúla an AI (anfhíocháir, neamhdheterminism, costas, latency) agus córais iontaofa a dhearadh timpeall ar AI anfhíocháir i ndáiríre, agus os rud é go bhfuil tuiscint ar conas cur chuige a roghnú agus a dhearadh do thréithe an AI níos tábhachtaí de shíor do fhorbróirí, is eolas fíor-luachmhar agus ríthábhachtaí ar leibhéal sinsearach a bhíonn ann a thuiscint conas iarrataí feidhmchláranna cumhachtaithe le hAI a dhearadh — tábhachtach do tógáil iarrataí feidhmchláranna AI fhíora (cur chuige a roghnú, a dhearadh timpeall ar anfhíocháir agus neamhdheterminism an AI, costas/latency/slándáil a láimhseáil), an léargais bhunúsach ná córais iontaofa a innealtóirí timpeall ar AI anfhíocháir, agus níos ríthábhachtaí de shíor de réir mar a thagann gné AI a bheith coitianta i bhfeidhmchláranna.