आप AI-powered applications को कैसे design करते हैं?

Question

Accepted Answer

**AI-powered applications** को design करने में सही AI approach चुनना, AI की अनूठी विशेषताओं (non-determinism, cost, latency, errors) को संभालना, और स्वाभाविक रूप से अपूर्ण AI के आसपास reliability के लिए design करना शामिल है। यह software engineering को AI-specific considerations के साथ जोड़ता है।

## Choosing the AI approach

```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)
```

## Designing around AI's characteristics

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⚠️ 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)
```

## Practical considerations

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✓ 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
```

## यह क्यों महत्वपूर्ण है

AI-powered applications को कैसे design करें यह समझना मूल्यवान senior-level ज्ञान है क्योंकि **वास्तविक AI applications बनाने के लिए AI की अनूठी विशेषताओं को संभालने की आवश्यकता होती है**, इसलिए यह AI features बनाने वाले developers के लिए तेज़ी से महत्वपूर्ण है।

AI applications को design करना software engineering को AI-specific considerations के साथ जोड़ता है।

**Choosing the AI approach** को समझना — prompting (LLM APIs, सबसे सरल, अधिकांश LLM tasks के लिए), RAG (hallucination कम करने के लिए अपने own/current data में ground करना), fine-tuning (specific behavior के लिए), traditional ML (structured prediction के लिए), और pre-built services — और approach को problem के साथ match करना (अक्सर LLM apps के लिए prompting plus RAG) यह architectural निर्णय दर्शाता है कि AI को कैसे apply किया जाए।

**Designing around AI's characteristics** को समझना महत्वपूर्ण है: चूँकि AI **अपूर्ण और non-deterministic** है, आपको इसके लिए design करना होगा — **AI output को validate करना** (आँख मूंदकर भरोसा न करना, structured output और validation का उपयोग करना), **errors और failures को संभालना** (जब AI गलत, अनुपलब्ध, या धीमा हो तब के लिए fallbacks), **hallucination** को संबोधित करना (RAG के माध्यम से grounding, verification, महत्वपूर्ण निर्णयों के लिए human review), high-stakes निर्णयों के लिए **human-in-the-loop** का उपयोग करना (critical choices को पूरी तरह automate न करना), और **non-determinism** के लिए design करना।

ये उस मुख्य अंतर्दृष्टि को दर्शाते हैं कि आपको स्वाभाविक रूप से अपूर्ण AI के *आसपास* विश्वसनीय systems engineer करने होंगे।

**Practical considerations** को समझना — cost (LLM calls को optimize और cache करना), latency (async, streaming), evaluation (AI feature quality मापना, जो कठिन है), security (prompt injection, data leakage, keys की सुरक्षा करना), और UX (अपेक्षाएँ set करना, correction की अनुमति देना) — robust AI applications बनाने के पूर्ण scope को दर्शाता है।

जैसे-जैसे AI features सामान्य होते जा रहे हैं, AI applications को अच्छी तरह design करना (approaches चुनना, अपूर्णता को संभालना, cost/latency/security प्रबंधित करना) एक तेज़ी से महत्वपूर्ण developer skill है।

चूँकि वास्तविक AI applications बनाने के लिए AI की अनूठी विशेषताओं (अपूर्णता, non-determinism, cost, latency) को संभालने और स्वाभाविक रूप से अपूर्ण AI के आसपास विश्वसनीय systems design करने की आवश्यकता होती है, और चूँकि approaches चुनना और AI की विशेषताओं के लिए design करना समझना developers के लिए तेज़ी से महत्वपूर्ण है, इसलिए AI-powered applications को कैसे design करें यह समझना मूल्यवान, तेज़ी से आवश्यक होता senior-level ज्ञान है — वास्तविक AI applications बनाने के लिए महत्वपूर्ण (approaches चुनना, AI की अपूर्णता और non-determinism के आसपास design करना, cost/latency/security संभालना), मुख्य अंतर्दृष्टि अपूर्ण AI के आसपास विश्वसनीय systems engineer करना है, और applications में AI features सामान्य होने के साथ तेज़ी से आवश्यक।