توسعه هوش مصنوعی مبتنی بر مشخصات: مدیریت دستورالعمل‌های عامل قبل از ارسال

توسعه هوش مصنوعی مبتنی بر مشخصات به تیم‌ها روشی بهتر برای کار با عوامل کدنویسی هوش مصنوعی ارائه می‌دهد: ابتدا قصد را بنویسید، آن را قابل مشاهده نگه دارید، و عامل را بر اساس یک مشخصات پایدار به کار ببرید، نه یک درخواست موقت.

این تغییر مهم است زیرا کدی که توسط عامل نوشته می‌شود فقط به اندازه دستورالعمل‌های پشت آن قابل اعتماد است. وقتی مشخصات مبهم، قدیمی، تکراری یا در تاریخچه چت پنهان باشند، تیم‌ها توانایی بررسی آنچه از عامل خواسته شده را از دست می‌دهند. وقتی مشخصات ساختارمند و نسخه‌بندی شده باشند، به یک اثر مهندسی واقعی تبدیل می‌شوند.

ShareAI یک چارچوب عامل کدنویسی یا سازنده اپلیکیشن نیست. این ابزار در مسیر تولید بعدی قرار می‌گیرد: زمانی که یک اپلیکیشن یا جریان کاری عامل نیاز به دسترسی به مدل، مسیریابی، پشتیبانی، دیده شدن در بازار، و ردیابی استفاده از طریق یک API دارد. اما همان انضباط عملیاتی اعمال می‌شود. تیم‌هایی که از ابتدا درخواست‌ها، مشخصات، مسیرهای مدل، و استفاده را مدیریت می‌کنند، زمان بسیار آسان‌تری برای مقیاس‌بندی ویژگی‌های هوش مصنوعی دارند.

توسعه هوش مصنوعی مبتنی بر مشخصات با قصد پایدار آغاز می‌شود

ایده عملی ساده است: قبل از اینکه یک عامل کد بنویسد، تیم مشخص می‌کند که چه چیزی باید درست باشد. این می‌تواند شامل مشکل کاربر، معیارهای پذیرش، محدودیت‌ها، اهداف غیرمطلوب، قوانین داده، مرزهای امنیتی، و انتظارات تست باشد.

متن‌باز GitHub کیت مشخصات یک نمونه از این جهت‌گیری است. این ابزار مشخصات را به عنوان آثار مرکزی در نظر می‌گیرد که می‌توانند برنامه‌ها، وظایف، و اجرا را هدایت کنند. درس عمیق‌تر به یک ابزار خاص محدود نمی‌شود: یک عامل نیاز به منبع حقیقتی دارد که انسان‌ها بتوانند آن را بررسی کنند.

برای تیم‌های محصول، این منبع حقیقت باید به اندازه کافی فشرده باشد تا یک مدل بتواند آن را دنبال کند و به اندازه کافی خاص باشد تا یک بازبین بتواند آن را قضاوت کند.

چرا تاریخچه درخواست کافی نیست

تاریخچه درخواست زمانی که یک نفر در حال آزمایش است راحت به نظر می‌رسد. اما زمانی که یک تیم نیاز دارد بفهمد چرا یک ویژگی به یک روش خاص عمل می‌کند، این روش ناکارآمد می‌شود.

اگر تنها رکورد قصد در چت باشد، یک بازبین باید تصمیم را از دستورالعمل‌های پراکنده بازسازی کند. اگر مشخصات در یک مخزن، بلیت، یا سند محصول باشد، تیم می‌تواند آن را قبل از اجرا بررسی کند و خروجی را پس از اجرا با آن مقایسه کند.

اینجاست که توسعه هوش مصنوعی مبتنی بر مشخصات به جای نمایش فرآیند، به حکمرانی تبدیل می‌شود. مشخصات باید پاسخ دهد که عامل چه چیزی را مجاز به تغییر است، چه چیزی را باید اجتناب کند، موفقیت به چه معناست، و چه تست‌ها یا ارزیابی‌هایی قبل از انتشار تغییر لازم است.

دستورالعمل‌های عامل را ساده نگه دارید

دستورالعمل‌های بیشتر به‌طور خودکار ایمنی عوامل را افزایش نمی‌دهند. فایل‌های دستورالعمل طولانی اغلب تناقض‌ها را پنهان می‌کنند. همچنین ممکن است قوانین مهم را از زمینه فعال دور کنند.

یک مجموعه دستورالعمل خوب سه چیز را جدا می‌کند: آنچه عامل تلاش می‌کند به آن دست یابد، چرا کار اهمیت دارد، و چگونه پایگاه کد انتظار دارد تغییرات انجام شود. قوانین کلی را کوتاه نگه دارید. جزئیات خاص دامنه را نزدیک به ویژگی قرار دهید. از مثال‌ها فقط زمانی استفاده کنید که یک الگوی واقعی را روشن کنند.

برای محصولات هوش مصنوعی، این شامل قوانین مسیریابی مدل می‌شود. مشخصات یک ویژگی هوش مصنوعی که با مشتری در ارتباط است باید بیان کند که آیا ویژگی نیاز به تأخیر کم، هزینه کم، استدلال قوی‌تر، پشتیبان‌گیری، ترجیحات منطقه‌ای یا محدودیت‌های استفاده دارد. این انتخاب‌ها به اندازه کد برنامه بر مسیر API تأثیر می‌گذارند.

مشخصات را به دسترسی و استفاده مدل متصل کنید.

مشخصات نباید به تولید کد ختم شود. هنگامی که ویژگی اجرا می‌شود، تیم همچنان باید بداند که از کدام مسیر مدل استفاده می‌کند، الگوی استفاده مورد انتظار چیست، و چگونه هزینه یا کیفیت بررسی خواهد شد.

ShareAI به تیم‌ها کمک می‌کند تا از طریق یک API به بیش از 150 مدل دسترسی پیدا کنند، سیگنال‌های بازار را مقایسه کنند، و مسیرها را بر اساس انتخاب مدل، قیمت، تأخیر، در دسترس بودن و قابلیت اطمینان برنامه‌ریزی کنند. توسعه‌دهندگان می‌توانند با مستندات ShareAI, ، گزینه‌ها را در بازار مدل شفاف چند ارائه‌دهنده, مقایسه کنند، و درخواست‌ها را در زمین بازی.

آزمایش کنند. برای سازندگان، مشخصات همچنین می‌تواند انتظارات کسب درآمد را توصیف کند. اگر یک ویژگی هوش مصنوعی استفاده بسیار متغیری در میان مشتریان ایجاد کند، سازنده می‌تواند آن استنتاج را از طریق ShareAI مسیریابی کند، یک حاشیه یا هزینه اضافی تعیین کند، اجازه دهد مشتریان هزینه استفاده را به ShareAI پرداخت کنند، و پرداخت‌های ماهانه را بر اساس درآمد تولید شده دریافت کند.

یک چک‌لیست عملی مشخصات برای کار عوامل هوش مصنوعی

• نتیجه کاربر و نتیجه کسب‌وکار را تعریف کنید.
• سطح برنامه، جریان کاری، یا عاملی که مدل را فراخوانی خواهد کرد نام ببرید.
• محدودیت‌های سخت، اهداف غیرضروری، و مرزهای داده را فهرست کنید.
• معیارهای پذیرش را به زبان قابل آزمایش بیان کنید.
• فایل‌ها، APIها، یا ابزارهایی که عامل ممکن است تغییر دهد را شناسایی کنید.
• الزامات مسیر مدل را انتخاب کنید: هزینه، سرعت، کیفیت، دسترسی یا پشتیبان‌گیری.
• تصمیم بگیرید که چگونه استفاده پس از راه‌اندازی اندازه‌گیری خواهد شد.
• برای کسب درآمد سازنده، مشخص کنید که آیا حاشیه سود یا هزینه اضافی برای استنتاج مسیر‌یافته اعمال می‌شود.

هدف این نیست که تیم را کند کنیم. هدف این است که توسعه با کمک هوش مصنوعی به اندازه‌ای قابل حسابرسی باشد که سرعت به بازکاری تبدیل نشود.

سوالات متداول

توسعه هوش مصنوعی مبتنی بر مشخصات چیست؟

توسعه هوش مصنوعی مبتنی بر مشخصات یک جریان کاری است که در آن تیم‌ها الزامات ساختاریافته و معیارهای پذیرش را قبل از تولید یا تغییر کد توسط عوامل هوش مصنوعی می‌نویسند.

چرا توسعه هوش مصنوعی مبتنی بر مشخصات مفید است؟

این کار باعث می‌شود هدف قابل بررسی باشد. تیم‌ها می‌توانند مشخصات را بررسی کنند، اجرا را با آن مقایسه کنند و از اتکا به تاریخچه پراکنده دستورات اجتناب کنند.

آیا مشخصات همان دستور است؟

خیر. دستور معمولاً یک دستورالعمل یک‌باره است. مشخصات یک اثر پایدار است که می‌تواند نسخه‌بندی، بررسی، آزمایش و در اجرای‌های عوامل مجدداً استفاده شود.

آیا ShareAI ابزارهای توسعه مبتنی بر مشخصات ارائه می‌دهد؟

خیر. ShareAI یک بازار و API هوش مصنوعی است، نه یک چارچوب توسعه. این به تیم‌ها کمک می‌کند تا ترافیک مدل را مسیر‌یابی کنند، مدل‌ها را مقایسه کنند، استفاده را مدیریت کنند و از کسب درآمد سازنده حمایت کنند زمانی که ترافیک هوش مصنوعی از طریق ShareAI اجرا می‌شود.

دستورالعمل‌های عوامل هوش مصنوعی چگونه باید نوشته شوند؟

آن‌ها را کوتاه، ساختاریافته و خاص نگه دارید. قوانین کلی را از زمینه خاص ویژگی جدا کنید و از قرار دادن هر مورد لبه‌ای در یک فایل دستورالعمل طولانی اجتناب کنید.

مشخصات ویژگی هوش مصنوعی باید شامل چه مواردی باشد؟

شامل نتیجه کاربر، معیارهای پذیرش، مرزهای داده، تغییرات مجاز، انتظارات مسیر مدل، بررسی‌های کیفیت، و نحوه اندازه‌گیری استفاده باشد.

مسیر‌دهی مدل چگونه در یک مشخصات قرار می‌گیرد؟

مشخصات باید بیان کند که آیا ویژگی نیاز به تأخیر کم، هزینه کمتر، استدلال قوی‌تر، مسیرهای جایگزین، ترجیحات منطقه‌ای، یا الزامات دسترسی سختگیرانه دارد.

آیا سازندگان می‌توانند ویژگی‌های هوش مصنوعی ایجاد شده با عوامل کدنویسی را کسب درآمد کنند؟

بله، اگر سازنده مالک برنامه باشد و استنتاج هوش مصنوعی را از طریق ShareAI هدایت کند. سازنده می‌تواند یک حاشیه یا هزینه اضافی تنظیم کند و از استفاده تولید شده پرداخت‌های ماهانه دریافت کند.

چه زمانی یک تیم باید از ShareAI Playground استفاده کند؟

از Playground استفاده کنید هنگام مقایسه رفتار مدل قبل از انتخاب مسیر برای یک ویژگی هوش مصنوعی، جریان کاری عامل، یا یکپارچه‌سازی API تولید.

بزرگترین اشتباه در توسعه هوش مصنوعی مبتنی بر مشخصات چیست؟

بزرگترین اشتباه این است که اجازه دهید مشخصات از رفتار تولید منحرف شود. مشخصات را بررسی، نسخه‌بندی و به‌روزرسانی کنید زمانی که محصول، مسیر مدل، یا معیارهای پذیرش تغییر می‌کند.

تیم‌هایی که ویژگی‌های تولید هوش مصنوعی را آماده می‌کنند می‌توانند از شروع سریع API ShareAI برای اتصال دسترسی مدل، مسیر‌دهی، و مشاهده استفاده به ویژگی‌ای که مشخص می‌کنند استفاده کنند.