生成式 AI 应用的生命周期

构建生成式 AI 应用不仅仅是连接到一个 API。

许多人认为这是一个简单的三步过程：

  • 用户提出问题。
  • 模型进行处理。
  • 模型给出答案。

在生产环境中，这远远不够。如果你想构建一个可靠的系统，必须遵循完整的生命周期。如果没有结构化的流程，你的项目将面临准确性差、成本高昂和安全风险等问题。

专业的 AI 生命周期包括以下阶段：

  1. 问题定义 不要从模型开始。要从目标开始。问问你想解决什么问题。你是想减少支持工单，还是想提高数据访问效率？明确的目标将驱动技术决策。

  2. 数据收集与处理 AI 需要信息才能发挥作用。你必须收集公司文档、手册和记录。原始数据通常是杂乱无章的。你必须对其进行清洗、去重，并将大文件拆分为较小的块（chunks）。较小的块有助于 AI 更快地找到答案。

  3. 模型选择 根据你的需求选择模型。

  • 使用 GPT 或 Claude 等模型进行推理和对话。
  • 如果你需要隐私和本地控制，请使用 Llama 或 Mistral 等模型。 根据成本、速度和准确性来评估模型。

  1. 提示工程 (Prompt Engineering) 你与 AI 对话的方式至关重要。模糊的提示词会得到模糊的答案。详细的提示词会得到结构化且有用的响应。这项技能直接影响用户体验。

  2. RAG 与向量数据库 LLM 并不知道你的公司私有数据。检索增强生成 (RAG) 解决了这个问题。它会先搜索你的文档，然后将相关信息发送给 AI。你需要像 Pinecone 或 Milvus 这样的向量数据库来实现这一点。

  3. 应用开发 这是构建用户界面 (UI) 的阶段。你将 AI 逻辑与 Python、React 或 Node.js 等工具结合起来，创建一个真正的产品。

  4. 测试与部署 AI 测试不同于普通的软件测试。你必须检查事实准确性，并确保 AI 不会捏造信息。测试完成后，使用 Kubernetes 等工具将应用部署到云端。

  5. 监控与优化 发布仅仅是开始。你必须跟踪 AI 的成本、响应速度以及用户是否满意。利用这些洞察来优化你的提示词和数据。

未来正从生成式 AI 转向智能体 AI。生成式 AI 负责创造内容，而智能体 AI 则负责采取行动。它可以检查日历、预订会议并完成工作流。

要构建这些系统，请专注于以下核心技能：

  • 结合 AI 的 Python 或 Java 全栈开发
  • 结合 AI 的 DevOps 与多云技术
  • 结合 AI 的数据分析

专注于利用高质量数据和稳健的架构来解决实际问题。

来源：https://dev.to/deekshithasai/the-complete-lifecycle-of-a-generative-ai-application-g14

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