Hoe ontwerp je AI-aangedreven applicaties?

Question

Accepted Answer

Het ontwerpen van **AI-aangedreven applicaties** omvat het kiezen van de juiste AI-aanpak, het omgaan met unieke AI-karakteristieken (non-determinisme, kosten, latentie, fouten), en het ontwerpen voor betrouwbaarheid rondom inherent imperfecte AI. Het combineert software engineering met AI-specifieke overwegingen.

## De AI-aanpak kiezen

```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)
```

## Ontwerpen rondom AI's karakteristieken

```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)
```

## Praktische overwegingen

```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
```

## Waarom het belangrijk is

Het begrijpen hoe je AI-aangedreven applicaties ontwerpt is waardevol senior-level kennis omdat **het bouwen van echte AI-applicaties vereist dat je omgaat met AI's unieke karakteristieken**, dus het wordt steeds belangrijker voor developers die AI-functies bouwen.

Het ontwerpen van AI-applicaties combineert software engineering met AI-specifieke overwegingen.

Het begrijpen van **de AI-aanpak kiezen** — prompting (LLM APIs, eenvoudigst, voor meeste LLM-taken), RAG (gronden in je eigen/huidige gegevens om hallucinaties te verminderen), fine-tuning (voor specifiek gedrag), traditionele ML (voor gestructureerde voorspellingen), en voorgebouwde services — en het matchen van de aanpak bij het probleem (vaak prompting plus RAG voor LLM-apps) weerspiegelt de architectuurbeslissing van hoe je AI toepast.

Het begrijpen van **ontwerpen rondom AI's karakteristieken** is cruciaal: omdat AI **imperfect en non-deterministisch** is, moet je ervoor ontwerpen — **AI-output valideren** (niet blind vertrouwen, gestructureerde output en validatie gebruiken), **fouten en storingen afhandelen** (fallbacks voor wanneer AI fout gaat, niet beschikbaar is, of traag), **hallucinatie** aanpakken (gronden via RAG, verificatie, menselijke review voor belangrijke beslissingen), **human-in-the-loop** gebruiken voor high-stakes beslissingen (niet volledig automatiseren van kritieke keuzes), en ontwerpen voor **non-determinisme**.

Deze weerspiegelen het belangrijke inzicht dat je betrouwbare systemen *rondom* inherent imperfecte AI moet engineeren.

Het begrijpen van **praktische overwegingen** — kosten (optimaliseren en cachen van LLM-oproepen), latentie (async, streaming), evaluatie (kwaliteit van AI-functies meten, wat moeilijker is), veiligheid (prompt injection, gegevenslekkage, sleutels beschermen), en UX (verwachtingen stellen, correctie toestaan) — weerspiegelt de volledige reikwijdte van het bouwen van robuuste AI-applicaties.

Naarmate AI-functies gebruikelijk worden, is het goed ontwerpen van AI-applicaties (aanpakken kiezen, omgaan met imperfectie, kosten/latentie/veiligheid beheren) een steeds belangrijkere developer-vaardigheid.

Omdat het bouwen van echte AI-applicaties vereist dat je omgaat met AI's unieke karakteristieken (imperfectie, non-determinisme, kosten, latentie) en betrouwbare systemen rondom inherent imperfecte AI ontwerpt, en omdat het begrijpen hoe je aanpakken kiest en ontwerpt rondom AI's karakteristieken steeds belangrijker wordt voor developers, is het begrijpen hoe je AI-aangedreven applicaties ontwerpt waardevole, steeds essentiële senior-level kennis — belangrijk voor het bouwen van echte AI-applicaties (aanpakken kiezen, ontwerpen rondom AI's imperfectie en non-determinisme, kosten/latentie/veiligheid afhandelen), waarbij het belangrijkste inzicht is het engineeren van betrouwbare systemen rondom imperfecte AI, en steeds essentieel naarmate AI-functies gebruikelijk worden in applicaties.