તમે AI-સંચાલિત એપ્લિકેશન્સને કેવી રીતે ડિઝાઇન કરો છો?

Question

Accepted Answer

**AI-સંચાલિત એપ્લિકેશન્સ** ડિઝાઇન કરવામાં યોગ્ય AI પદ્ધતિ પસંદ કરવી, AI ની અનન્ય વિશેષતાઓ (નોન-ડિટર્મિનિઝમ, ખર્ચ, લેટન્સી, ભૂલો) સંભાળવી, અને આંતરિક રીતે અપૂર્ણ AI ની આસપાસ વિશ્વસનીયતા માટે ડિઝાઇન કરવાનો સમાવેશ થાય છે. તે સોફ્ટવેર ઇજનિયરિંગને AI-ચોક્કસ વિચારણાઓ સાથે જોડે છે.

## AI પદ્ધતિ પસંદ કરવી

```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)
```

## AI ની વિશેષતાઓની આસપાસ ડિઝાઇન કરવી

```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)
```

## વ્યવહારુ વિચારણાઓ

```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
```

## તે શા માટે મહત્વનું છે

AI-સંચાલિત એપ્લિકેશન્સને ડિઝાઇન કરવા માટે કેવી રીતે કરવું તે સમજવું મૂલ્યવાન સીનિયર-સ્તરનું જ્ઞાન છે કારણ કે **વાસ્તવિક AI એપ્લિકેશન્સ બનાવવા માટે AI ની અનન્ય વિશેષતાઓ સંભાળવી જરૂરી છે**, તેથી AI વૈશિષ્ટ્યો બનાવતા ડેવલપર્સ માટે તે વધુને વધુ મહત્વનું છે.

AI એપ્લિકેશન્સને ડિઝાઇન કરવું સોફ્ટવેર ઇજનિયરિંગને AI-ચોક્કસ વિચારણાઓ સાથે જોડે છે.

**AI પદ્ધતિ પસંદ કરવું** સમજવું — પ્રોમ્પ્ટિંગ (LLM APIs, સરળતમ, મોટાભાગના LLM કાર્યો માટે), RAG (તમારા પોતાના/વર્તમાન ડેટામાં ગ્રાઉન્ડિંગ હ્યુરિસ્ટિક્સ ઘટાડવા માટે), ફાઈન-ટ્યુનિંગ (ચોક્કસ વર્તન માટે), પરંપરાગત ML (સ્ટ્રક્ચર્ડ પ્રેડિક્શન માટે), અને પૂર્વ-નિર્મિત સેવાઓ — અને પદ્ધતિને સમસ્યા સાથે મેળવવી (ઘણીવાર LLM એપ્સ માટે પ્રોમ્પ્ટિંગ વત્તા RAG) AI લાગુ કરવાના આર્કિટેક્ચરલ નિર્ણયને પ્રતિબિંબિત કરે છે.

**AI ની વિશેષતાઓની આસપાસ ડિઝાઇન કરવું** સમજવું નિર્ણાયક છે: કારણ કે AI **અપૂર્ણ અને નોન-ડિટર્મિનિસ્ટિક** છે, તમે તેની આસપાસ ડિઝાઇન કરવું જોઈએ — **AI આઉટપુટ ધ્યાનપૂર્વક ચકાસવું** (અંધરમાં વિશ્વાસ ન કરવો, સ્ટ્રક્ચર્ડ આઉટપુટ અને ચકાસણી ઉપયોગ કરવો), **ભૂલો અને નિષ્ફળતાઓ સંભાળવી** (જ્યારે AI ગણતરી હોય, અનુપલબ્ધ હોય, અથવા ધીમો હોય તો ફોલબેક), **હ્યુરિસ્ટિક્સ** (RAG દ્વારા ગ્રાઉન્ડિંગ, ચકાસણી, મહત્વપૂર્ણ નિર્ણયો માટે માનવીય સમીક્ષા) સંબોધન કરવું, **માણસ-ઇન-લૂપ** ઉચ્ચ-દાવ નિર્ણયો માટે વાપરવું (સંપૂર્ણ રીતે નિર્ણાયક પસંદગી સ્વયંચાલિત નથી કરવી), અને **નોન-ડિટર્મિનિઝમ** માટે ડિઝાઇન કરવું.

તે અનુમાન કરે છે કે તમે આંતરિક રીતે અપૂર્ણ AI ની આસપાસ વિશ્વસનીય સિસ્ટમો એનજીનિયર કરવો જોઈએ.

**વ્યવહારુ વિચારણાઓ** સમજવું — ખર્ચ (LLM કોલ્સ ઑપ્ટિમાઇઝ કરવી અને કેશ કરવી), લેટન્સી (async, સ્ટ્રીમિંગ), મૂલ્યાંકન (AI વૈશિષ્ટ્ય ગુણવત્તા માપવી, જે વધુ મુશ્કેલ છે), સુરક્ષા (પ્રોમ્પ્ટ ઇન્જેક્શન, ડેટા લીકેજ, કી સુરક્ષિત કરવી), અને UX (અપેક્ષાઓ સેટ કરવી, સુધારણા સ્વીકારવી) — મજબૂત AI એપ્લિકેશન્સ બનાવવાનો સંપૂર્ણ ક્ષેત્ર પ્રતિબિંબિત કરે છે.

AI વૈશિષ્ટ્યો સામાન્ય બની તેમ, AI એપ્લિકેશન્સને સારી રીતે ડિઝાઇન કરવું (પદ્ધતિ પસંદ કરવી, અપૂર્ણતા સંભાળવી, ખર્ચ/લેટન્સી/સુરક્ષા સંચાલન કરવી) ડેવલપર કૌશલ્યને વધુને વધુ મહત્વનું બનાવે છે.

કારણ કે વાસ્તવિક AI એપ્લિકેશન્સ બનાવવા માટે AI ની અનન્ય વિશેષતાઓ (અપૂર્ણતા, નોન-ડિટર્મિનિઝમ, ખર્ચ, લેટન્સી) સંભાળવી જરૂરી છે અને આંતરિક રીતે અપૂર્ણ AI ની આસપાસ વિશ્વસનીય સિસ્ટમો ડિઝાઇન કરવી જરૂરી છે, અને કારણ કે પદ્ધતિ પસંદ કરવી અને AI ની વિશેષતાઓ માટે ડિઝાઇન કરવું કેવી રીતે કરવું તે સમજવું ડેવલપર્સ માટે વધુને વધુ મહત્વનું છે, AI-સંચાલિત એપ્લિકેશન્સને ડિઝાઇન કરવા માટે કેવી રીતે કરવું તે સમજવું મૂલ્યવાન, વધુને વધુ જરૂરી સીનિયર-સ્તરનું જ્ઞાન છે — વાસ્તવિક AI એપ્લિકેશન્સ બનાવવા માટે મહત્વપૂર્ણ (પદ્ધતિ પસંદ કરવી, AI ની અપૂર્ણતા અને નોન-ડિટર્મિનિઝમની આસપાસ ડિઝાઇન કરવી, ખર્ચ/લેટન્સી/સુરક્ષા સંભાળવી), મુખ્ય અનુમાન એ છે કે અપૂર્ણ AI ની આસપાસ વિશ્વસનીય સિસ્ટમો એનજીનિયર કરવી, અને જેમ જેમ AI વૈશિષ્ટ્યો એપ્લિકેશન્સમાં સામાન્ય બની તેમ વધુને વધુ જરૂરી.