Ловушка для искусственного интеллекта
15 июля 2025 г.Перестаньте преследовать каждую структуру: выберите, что соответствует вашим потребностям
Нынешний ландшафт для выбора рамки с открытым исходным кодом-не что иное, как хаотичный. Команды часто запрыгивают на то, что в тренде: новейшая звезда GitHub, яркие демонстрации или модные слова, которые, как они надеются, быстро решат их проблемы. Основное внимание часто уделяется ширине интеграции, причем предположение, что больше интеграций автоматически означают лучший выбор.
Но вот в чем улов: эта погоня за тенденциями действительно обеспечивает стабильные, безопасные и эффективные приложения, особенно когда участвуют реальные пользователи и серьезные бизнес -риски?
Правда в том, что это обычно заканчивается хрупкими системами, которые трястится под давлением, ведут себя непредсказуемо и сжигают бесчисленные часы, поскольку команды пытаются подготовить общий инструмент в роль, которую он никогда не был предназначен для игры.
Это действительно лучший подход при создании приложений, на которые полагаются пользователи - особенно когда ставки высоки, а неудача не просто неудобна, а дорогостоящая?
Высокая стоимость «легкого»
Одержимость «легкими» решениями подтолкнула много команд к однократным рамкам ИИ, инструментами, которые обещают гибкость швейцарского армейского ножа, но часто дают посредственные результаты по всем направлениям.
Возьмите, например, Langchain. Он полон интеграций, которые делают быстрый прототипирование простым. Но когда вы пытаетесь использовать его в критических областях, таких как здравоохранение, финансы или регулируемая поддержка клиентов, он быстро показывает свои ограничения.
Эти общие наборы инструментов не предлагают точного управления, надежного поведения или тонкой настройки, необходимых для приложений с высокими ставками. Попытка заставить их в критически важных ролях обычно заканчивается взломанными подсказками и хрупкими обходными путями.
И в этих сценариях риски не маленькие. Сбои могут привести к нарушениям соответствия, дорогостоящим штрафам, потере доверия клиентов, юридическим проблемам или серьезным повреждениям бренда. Использование общей структуры здесь не просто рискованно, это совершенно безответственно.
Агентство рамки устранения сложности
Эта структура помогает вам выбрать правильные инструменты искусственного интеллекта, рассматривая две вещи: насколько сложна задача и насколько надежной должна быть система. Он делит варианты использования ИИ на четыре группы на основе этих факторов: творчество, фокусировка задач, облегчение и строгое соответствие. Это помогает вам выбрать решения, которые на самом деле соответствуют тому, что вам нужно, вместо того, чтобы просто следить за последней тенденцией.
Четыре квадранта
Креативное агентство (низкая сложность, низкая надежность)
Использование вариантов, когда креативность и исследования имеют больше, чем идеальная точность. Подумайте о исследованиях, развлечениях или прототипах. Пользователи ожидают некоторой несоответствия в обмен на новые идеи и творческое решение проблем.
Агентство по устранению (высокая сложность, низкая надежность)
Системы ИИ обрабатывают сложные задачи, но в условиях, где случайные ошибки допустимы. Примеры включают в себя приложения, помощники искусственного интеллекта, специфичные для домена Q & A, кодировщики ИИ и поддержки. Пользователи могут проверять и исправлять выходы по мере необходимости.
Агентство по конкретной задаче (низкая сложность, высокая надежность)
Простые, повторяемые задачи, которые требуют высокой точности. Это включает в себя извлечение данных, автоматическую маркировку, аналитику и редактирование контента: задачи, где согласованность является критической, но сложность низкая.
Выровненное агентство (высокая сложность, высокая надежность)
Самый жесткий квадрант: сложные рассуждения в сочетании со строгими потребностями надежности. Это охватывает регулируемое обслуживание клиентов, переговоры с высокими ставками и критические взаимодействия, когда ошибки рискуют серьезным нормативным, финансовым или репутационным ущербом.
Делать более умный выбор структуры ИИ
Помимо категоризации, эта структура является практическим способом принятия более умных технических решений ИИ. Творческие эксперименты с низкими ставками могут позволить себе поиграть. Но когда вы строите системы, люди полагаются на вас, чтобы удерживать ваши системы в более высокой полосе. Это означает большее тестирование, более плотные элементы управления и рамки, созданные для выполнения этой ответственности.
Итак, что на самом деле работает в этих случаях? Лично я нашелСалонбыть твердым вариантом. Он предсказуемый под открытым исходным кодом и разработан специально для моделирования разговорной логики. Вместо того, чтобы полагаться на запутанные подсказки или хрупкую эвристику, это позволяет командам определять четкие правила на естественном языке и сохраняет выравнивание LLM по мере развития разговора. Это не серебряная пуля, но она выполняет работу, когда вам нужна структура и контроль без переосмысления вашего стека.
Дело не в том, чтобы преследовать самый модный стек; Это сделать преднамеренный, информированный выбор, который держатся под давлением. Каждый выбор структуры-это компромисс, и эти компромиссы должны соответствовать реальности требований вашего приложения.
Мы можем продолжать азартные игры на новейшем инструменте Plug-и Play и надеемся, что он содержится вместе, или мы можем выбрать более строгий путь. Управляемая архитектура. Такие инструменты, как «Парган», «Раса», «Унлот», «Dspy», «Langgraph» или Pydanticai
Прекратите воспроизводить рамочную рулетку. Начать инженерию, как надежность, на самом деле имеет значение, потому что это так.
В конце концов, разница между умным прототипом и готовым к производством решения заключается в готовности строить с целью, а не просто реагировать на шумиху.
Оригинал