@Aish_Reganti ve @KiritiBadam'den başarılı kurumsal yapay zeka ürünleri oluşturma konusunda en büyük çıkarımlarım: 1. YZ ürünleri, geleneksel yazılımlardan iki temel şekilde farklıdır: belirsizler ve sürekli olarak ajans ile kontrol arasında değiş tokuş yapmak gerekir. Geleneksel ürün geliştirme süreçleri, ürününüz aynı girdiye farklı cevaplar verdiğinde ve kendi başına işleri yapabildiğinde bozulur. 2. Ajans ile kontrol arasında değiş tokuş, her yapay zeka ürünündeki temel tasarım kararıdır. Aish ve Kiriti bunu bir spektrum olarak çerçeveliyor: bir uçta yapay zeka en az koruma korkuluğuyla özerk hareket ediyor; Diğer yandan ise sistem, açık kurallar ve insan döngüsündeki kapılarla sıkı bir şekilde sınırlandırılmıştır. Çoğu başarılı kurumsal yapay zeka ürünü, güven puanları, bağlama ve risk temelinde kontrolü dinamik olarak ayarlayarak ortada bir yerde yer alır. 3. Çoğu yapay zeka ürün başarısızlığı uygulama hatalarından kaynaklanır, model sınırlamalarından değil. Aish ve Kiriti, gerçek sorunun ürün kapsamının belirsizliği, eksik engeller veya kötü kullanıcı girişimi olduğunda takımların temel LLM'yi suçladığını görüyor. %5 halüsinasyon gören bir model, kullanıcı deneyimini güven puanlarını ortaya çıkaracak şekilde tasarlarsanız, kullanıcıların çıktıları doğrulamasına izin verirseniz ve görevi sınırlarsanız yine de harika bir ürünü güçlendirebilir. Uygulanabilir içgörü: daha iyi bir model istemeden önce, ürün tasarımınızı, değerlendirme kapsamınızı ve kullanıcı akışlarınızı denetleyin. Uygulama disiplini çoğu durumda model performansından daha iyidir. 4. V1 yapay zeka ürününüz, dar ve yüksek değerli bir sorunu sıkı korkuluklarla çözmeli. Takımlar, ilk denemede genel amaçlı bir asistan veya ajan oluşturmaya çalışarak başarısız olurlar. Bir iş akışı seçin, bir tekrarlayan görevi otomatikleştirin veya bir soru kategorisini çok iyi yanıtlayın. Dar kapsam, odaklanmış geri bildirim toplamanıza, modeli daha hızlı ayarlamanıza ve genişletmeden önce değerini kanıtlamanıza olanak tanır. Genişlik daha sonra gelir, çekirdek döngüsünü tam olarak tamamladıktan sonra. 5. Gözlemlenebilirlik ve günlük, yapay zeka ürünleri için geleneksel yazılımlardan daha kritiktir, çünkü yapay zeka davranışı deterministik değildir ve hata ayıklamak daha zordur. Sadece hataları değil, aynı zamanda model güven puanlarını, giriş özelliklerini, kullanıcı düzeltmelerini ve gecikme metriklerini de kaydetmelisiniz. Üretimde bir şeyler ters gittiğinde, bu kütükler modelin ne gördüğünü ve neden belirli bir karar verdiğini yeniden yapılandırmanın tek yoludur. Kriz olmadan önce ormancılık altyapısına erken yatırım yapın. 6. Değerlendirmeler gerekli ama yeterli değil. Değerlendirmeler, bilinen test vakalarında model performansını ölçmenize yardımcı olur, ancak tüm ürün deneyimini, üretimdeki uç noktaları veya kullanıcı memnuniyetini yakalamazlar. Sadece değerlendirmelere dayanan takımlar, testlerde iyi puan alan ama doğada başarısız olan ürünler üretir. Değerlendirmeleri sürekli izleme, kullanıcı geri bildirim döngüleri ve gözlemlenebilirlik araçlarıyla birleştirerek otomatik testlerin kaçırdığı şeyleri yakalayın. 7. "Sürekli kalibrasyon" geleneksel yinelemeli ürün geliştirme döngülerinin yerini alır. Yapay zeka modelleri kaydığı ve kullanıcı beklentileri değiştiği için, ekipler sürekli olarak gerçek dünya performansını ölçmek ve promptları, koruma korkuluklarını veya model sürümlerini ayarlamak zorundadır. Aish ve Kiriti, ürününüzü kullanıcı geri bildirimlerini ve model çıktılarını ilk günden yakalamak için enstrükle birleştirmenizi ve ardından bu verileri haftalık olarak gözden geçirmenizi önerir. Sürekli kalibrasyon olmadan, yapay zeka ürününüz sessizce bozulur ve kullanıcılar siz fark etmeden önce çalmaya başlar. 8. Yapay zeka için sürekli dağıtım, model güncellemeleri ve hızlı değişikliklerin kod olarak gönderilmesi, manuel müdahaleler değil. Geleneksel yazılımlar kod dağıtır; Yapay zeka ürünleri kod artık, model ağırlıkları, istmler ve alma mantığı ile birlikte kullanılır. Aish ve Kiriti, promptların ve model yapılandırmalarının CI/CD boru hattınızda versiyonlanmış artefaktlar olarak ele alını, evals yoluyla otomatik regresyon testleri yapılmasını savunuyor. Bu, PM'lerin bir arayüzdeki istemleri ayar yapıp üretimi bozması gibi yaygın anti-pattern engeller. Avantajı: model davranışını güvenli bir şekilde yineleye geçirip kötü değişiklikleri anında geri alabilirsiniz. 9. Yapay zeka ürünleri başarısız olur çünkü ekipler veri kalitesinin önemini hafife alır. Aish ve Kiriti, ekiplerin eğitim ve değerlendirme verilerinin gerçek dünya kullanımını yansıtıp yansıtmadığını denetlemeden modelleri ince ayar yapmak veya özellik eklemek için acele ettiklerini görüyor. Çöp giriş, çöp çıkar AI'ya iki kat uygulanır: verileriniz bayat, önyargılı veya kullanıcı ihtiyaçlarıyla uyumsuzsa, hiçbir prompt mühendisliği veya model ayarı sizi kurtarmaz. Veri evinizi düzene sokarak başlayın.