Si të ndërtoni një zgjidhje me AI

Ndërtimi i një zgjidhjeje me AI ndjek të njëjtën disiplinë si çdo softuer i mirë: kupto problemin, zgjidh arkitekturën e duhur, prototipo, mat dhe lësho me kujdes. Më poshtë janë hapat, me arkitekturën më të zakonshme — RAG.

1. 1. Përkufizoni problemin dhe suksesin

   Çfarë do të bëjë zgjidhja dhe si do ta matni nëse funksionon? Përcaktoni një metrikë suksesi (saktësi, kohë e kursyer) që në fillim.

2. 2. Zgjidhni arkitekturën

   Për pyetje mbi dokumentet tuaja → RAG. Për detyra shumëhapëshe me veprime → agjent. Për klasifikim të thjeshtë → një thirrje e vetme me prompt të mirë. Mos e ndërlikoni para kohe.

3. 3. Ndërtoni prototipin

   Ngrini rrjedhën minimale nga fundi në fund me të dhëna reale. Qëllimi është të provoni vlerën, jo të përsosni.

   Skeleti i një rrjedhe RAGtypescript

   // 1) Indekso një herë
   for (const doc of dokumentet) {
     await vectorDb.insert(doc.id, await embed(doc.text), doc.meta)
   }
   
   // 2) Përgjigju në kohë reale
   async function pergjigju(pyetja: string) {
     const copa = await vectorDb.search(await embed(pyetja), { topK: 5 })
     return model.generate({
       system: 'Përgjigju nga konteksti. Nëse mungon, thuaj që nuk e di.',
       prompt: render(pyetja, copa),
     })
   }

4. 4. Vlerësoni (evals)

   Krijoni një grup testesh me përgjigje të pritura dhe matni saktësinë. Kjo ju lejon të ndryshoni modelin ose prompt-in pa frikë regresi.

5. 5. Lëshoni, monitoroni, përmirësoni

   Lëshoni gradualisht, monitoroni cilësinë e koston, mblidhni reagime dhe përmirësoni. Një zgjidhje AI është e gjallë — kërkon mirëmbajtje.