Гибридный подход к разработке AI-приложений
Гибридный подход к разработке AI-приложений
Эффективная стратегия работы с LLM включает комбинацию детерминистских и вероятностных компонентов. Необходимо принять недетерминированность как данность и использовать традиционный код там, где нужна предсказуемость. Разработчики моделей предлагают инструменты частичного контроля — Predicted Outputs и Structured Outputs. Ключевой момент — ранняя разработка метрик (evals) для оценки качества, где анализируется распределение результатов, а не одно значение.
Связи
- Антропоморфизация AI-моделей как метод проектирования — Оба о практических подходах к работе с непредсказуемостью LLM
- Сократический протокол работы с LLM — Оба описывают структурированные методологии эффективного применения LLM
- Прототипы вместо спецификаций в продуктовой работе — Оба о необходимости итеративного тестирования вместо детального планирования
- Сочетание качественного и количественного анализа для поиска гипотез — Оба о гибридных подходах и анализе распределений вместо точечных значений
- Техническая грамотность продакт-менеджера — Оба о необходимости понимать технические ограничения при разработке продукта
Источник: Telegram, 2024-11-23
Связанные заметки
CHOP — Chat-Oriented Programming
#programming#AI#tools
Экспорт из Lovable в Cursor экономит кредиты на доработку
#AI#tools#workflow
Смена ментальной модели: от копилота к супервайзеру
#AI#tools#workflow
Субагенты в Claude Code для специализации задач
#AI#tools#automation
Управление ограничениями при работе с AI-инструментами
#AI#constraints#tools
Исследуйте больше связей
Эта заметка — часть сети из 2,369 взаимосвязанных идей. Откройте для себя неожиданные связи в интерактивном графе знаний.
Открыть граф знаний