AI Mühendisliği ve Araştırma
RAG, değerlendirme, fine-tuning, dağıtım, gözlemlenebilirlik ve güvenilir AI sistemlerinin üretim kararları için uygulamalı rehberler.
Üretim AI'ı bir sistem tasarımı problemidir. Model yeteneği önemlidir; ancak güvenilirlik veri kalitesi, retrieval, değerlendirme, gecikme bütçesi, gözlemlenebilirlik, güvenlik ve hata yönetimine de bağlıdır.
Bu konu merkezi araştırma kavramlarını test edilebilen, işletilebilen ve geliştirilebilen uygulama kararlarıyla bağlar.
Mimariyi kanıta göre seçin
Ekipler ölçülebilir bir başlangıç noktasıyla başlamalı, karmaşıklığı yalnızca kanıt gerektirdiğinde eklemelidir. Prompting, yapılandırılmış bağlam, retrieval, fine-tuning ve agent yaklaşımları farklı sorunları çözer.
- Hedef davranışı ve en basit güvenilir başlangıç çözümünü tanımlayın.
- Güncel veya özel bilgiye dayanak gerektiğinde retrieval kullanın.
- Fine-tuning'i ancak tekrarlayan davranış daha basit çözülemiyorsa seçin.
Değerlendirmeyi ürün sözleşmesi gibi ele alın
Değerlendirme model davranışını kullanıcı beklentisine bağlar. Otomatik kontroller, uzman incelemesi, üretim geri bildirimi ve regresyon setleri birlikte çalışmalıdır.
- Temsilî ve zor vakalardan sürümlenmiş test setleri oluşturun.
- Dayanak, doğruluk, güvenlik, gecikme ve maliyeti birlikte ölçün.
- Prompt, model veya veri hattı değiştiğinde regresyon kontrollerini çalıştırın.
Sistemin tamamını işletin
Güvenilir AI servisleri çalışma süresinden daha geniş gözlemlenebilirlik ister. Model sürümleri, retrieval kalitesi, araç çağrıları, token kullanımı ve fallback yolları izlenmelidir.
- İstekleri retrieval, model ve araç sınırları boyunca izleyin.
- Gecikme, hata ve kullanım anomalileri için bütçe ve alarm kurun.
- Canlıya çıkmadan önce fallback, insan incelemesi ve geri alma yollarını tasarlayın.