您如何设计 AI 驱动的应用程序？

Question

您如何设计 AI 驱动的应用程序？

Accepted Answer

设计 **AI 驱动的应用程序**涉及选择正确的 AI 方法、处理 AI 的独特特性（非确定性、成本、延迟、错误），以及围绕本质上不完美的 AI 进行可靠性设计。它结合了软件工程与 AI 特定的考虑因素。

## 选择 AI 方法

```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)
```

## 围绕 AI 特性进行设计

```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)
```

## 实践考虑因素

```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
```

## 为什么这很重要

理解如何设计 AI 驱动的应用程序是宝贵的高级知识，因为**构建真实的 AI 应用程序需要处理 AI 的独特特性**，因此对于构建 AI 功能的开发者来说越来越重要。

设计 AI 应用程序结合了软件工程与 AI 特定的考虑因素。

理解**选择 AI 方法**——提示（LLM API、最简单、适用于大多数 LLM 任务）、RAG（以您自己的/当前数据为基础以减少幻觉）、微调（用于特定行为）、传统 ML（用于结构化预测）和预构建服务——以及将方法与问题相匹配（通常对 LLM 应用程序使用提示加 RAG）——反映了如何应用 AI 的架构决策。

理解**围绕 AI 特性进行设计**至关重要：由于 AI **不完美且非确定性**，您必须为其设计——**验证 AI 输出**（不盲目信任，使用结构化输出和验证）、**处理错误和失败**（当 AI 出错、不可用或缓慢时的回退）、解决**幻觉**（通过 RAG 进行基础化、验证、对重要决策进行人工审查）、使用**人工干预循环**处理高风险决策（不完全自动化关键选择）以及为**非确定性**进行设计。

这些反映了关键见解，即您必须围绕本质上不完美的 AI 构建可靠的系统。

理解**实践考虑因素**——成本（优化和缓存 LLM 调用）、延迟（异步、流式传输）、评估（衡量 AI 功能质量，这更困难）、安全性（提示注入、数据泄露、保护密钥）以及用户体验（设定预期、允许更正）——反映了构建健壮 AI 应用程序的全面范围。

随着 AI 功能变得普遍，设计好 AI 应用程序（选择方法、处理不完美性、管理成本/延迟/安全性）是越来越重要的开发人员技能。

由于构建真实的 AI 应用程序需要处理 AI 的独特特性（不完美性、非确定性、成本、延迟）并围绕本质上不完美的 AI 设计可靠的系统，而且由于理解如何选择方法和为 AI 特性进行设计对开发者来说越来越重要，因此理解如何设计 AI 驱动的应用程序是宝贵的、越来越必不可少的高级知识——对于构建真实的 AI 应用程序很重要（选择方法、围绕 AI 的不完美性和非确定性进行设计、处理成本/延迟/安全性），关键见解是围绕不完美的 AI 构建可靠的系统，而且随着 AI 功能在应用程序中变得普遍，它越来越必不可少。