Hvordan designer du AI-drevne applikasjoner?

Question

Accepted Answer

Design av **AI-drevne applikasjoner** innebærer å velge riktig AI-tilnærming, håndtere AIs unike karakteristikker (ikke-determinisme, kostnad, latens, feil), og designe for pålitelighet rundt iboende ufullkomne AI. Det kombinerer programvareteknikk med AI-spesifikke hensyn.

## Velge AI-tilnærming

```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)
```

## Design rundt AIs karakteristikker

```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)
```

## Praktiske hensyn

```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
```

## Hvorfor det betyr noe

Å forstå hvordan man designer AI-drevne applikasjoner er verdifull kunnskapsering på seniortnivå fordi **bygging av virkelige AI-applikasjoner krever håndtering av AIs unike karakteristikker**, så det blir stadig viktigere for utviklere som bygger AI-funksjoner.

Design av AI-applikasjoner kombinerer programvareteknikk med AI-spesifikke hensyn.

Å forstå **valg av AI-tilnærming** — prompting (LLM-APIer, enklest, for de fleste LLM-oppgaver), RAG (forankring i dine egne/gjeldende data for å redusere hallusinasjon), fine-tuning (for spesifikk atferd), tradisjonell ML (for strukturert prediksjon), og forhåndsbygde tjenester — og matching av tilnærmingen til problemet (ofte prompting pluss RAG for LLM-apper) gjenspeiler den arkitektoniske beslutningen om hvordan man bruker AI.

Å forstå **design rundt AIs karakteristikker** er avgjørende: siden AI er **ufullkommen og ikke-deterministisk**, må du designe for det — **validering av AI-utdata** (ikke blinde tiltro, bruk strukturert utdata og validering), **håndtering av feil og svikt** (fallback for når AI er feil, utilgjengelig eller langsom), adresseringer av **hallusinasjon** (forankring via RAG, verifisering, menneskelig vurdering for viktige beslutninger), bruk av **menneske-i-løkken** for høy-innsatsbeslutninger (ikke full automatisering av kritiske valg), og design for **ikke-determinisme**.

Disse gjenspeiler nøkkelinnsikten at du må bygge pålitelige systemer *rundt* iboende ufullkomne AI.

Å forstå **praktiske hensyn** — kostnad (optimering og caching av LLM-kall), latens (asynkron, streaming), evaluering (måling av AI-funktjonskvalitet, som er vanskeligere), sikkerhet (prompt injection, datalekkasje, beskyttelse av nøkler), og UX (setting av forventninger, tillating av korrigering) — gjenspeiler hele omfanget av bygging av robuste AI-applikasjoner.

Når AI-funksjoner blir vanlige, er design av AI-applikasjoner godt (valg av tilnærminger, håndtering av ufullkommenhet, håndtering av kostnad/latens/sikkerhet) en stadig viktigere utviklerferdighet.

Siden bygging av virkelige AI-applikasjoner krever håndtering av AIs unike karakteristikker (ufullkommenhet, ikke-determinisme, kostnad, latens) og design av pålitelige systemer rundt iboende ufullkomne AI, og siden forståelse av hvordan man velger tilnærminger og designer for AIs karakteristikker blir stadig viktigere for utviklere, er forståelse av hvordan man designer AI-drevne applikasjoner verdifull, stadig viktigere seniortnivå-kunnskapsering — viktig for bygging av virkelige AI-applikasjoner (valg av tilnærminger, design rundt AIs ufullkommenhet og ikke-determinisme, håndtering av kostnad/latens/sikkerhet), nøkkelinnsikten er engineering av pålitelige systemer rundt ufullkommen AI, og stadig viktigere ettersom AI-funksjoner blir vanlige i applikasjoner.