Most AI features fail long before the model produces a bad sentence. They fail when the system gives the model vague, stale, incomplete, or poorly structured context. That is wh...
Most AI discussions begin at the prompt. That makes sense: prompts are visible, immediate, and easy to experiment with. But in a production backend, the prompt is rarely the har...
Most AI learning products fail for an architectural reason before they fail for an intelligence reason: they treat learning as a chat session. A learner asks a question, receive...
Problemi s performansama baze podataka često isprva izgledaju kao problemi aplikacije. Za sporu krajnju točku okrivljuju se PHP, ORM ili zauzeta API integracija. No mnogi od najfrustrat...
Većina neuspjeha umjetne inteligencije u poslovnom softveru nisu neuspjesi modela. Oni su neuspjesi vlasništva. Model može sažimati, klasificirati, sastavljati nacrte i zaključivati na temelju teksta. Ali on ne automatizira...
AI značajke rijetko zakažu zato što model ne može generirati tekst. Zakažu zato što okolinski pozadinski sustav ne razumije poslovanje dovoljno dobro da modelu pruži pravi ...
Modernne pozadinske sustave sve češće čita netko drugi, a ne inženjeri koji su ih napisali. AI asistenti, alati za pregled koda, kopiloti za incidente, interni sustavi za pretraživanje i budu...
Većina AI značajki propada iz iznenađujuće običnog razloga: model ima jezične sposobnosti, ali nema pouzdano razumijevanje sustava kojem treba služiti. Uglađen upit može...
AI značajke rijetko ne uspijevaju zato što model ne može dati odgovor. Ne uspijevaju zato što okolni sustav ne može taj odgovor isporučiti pouzdano, sigurno i uz trošak koji poslov...
Integracija umjetne inteligencije rijetko propada zato što model ne može raščlaniti JSON. Propada zato što su podaci iza tog JSON-a oblikovani za drugo razdoblje proizvoda. Zapis o kupcu podijeljen ...
Značajke umjetne inteligencije često se predstavljaju kao problem odabira modela: odaberite pružatelja usluge, osmislite upit, dodajte okvir za razgovor i izmjerite rezultat. To je samo vidljivi sloj. Upotreba...
Najvažniji prompt u inženjerskom tijeku rada uz pomoć umjetne inteligencije često je onaj koji nitko ne piše. To je akumulirani prompt utjelovljen u repozitoriju: njegovo imenovanje, testovi, she...
Kod je sirovina za razumijevanje umjetne inteligencije. Značajke umjetne inteligencije često započinju zavodljivom pretpostavkom: usmjerite model na bazu koda, dodajte okvir za razgovor i pustite ga da odgovara na pitanja. U ...
Stavljanje baze podataka u Docker je jednostavno. Učiniti je brzom, oporavljivom, nadziranom i predvidljivom u razvoju uz pomoć AI-ja pravi je inženjerski posao. Kontejneri rješavaju us...
Značajke umjetne inteligencije rijetko zakažu zato što model nije sposoban proizvesti odgovor. Zakažu zato što okolni sustav ne može pouzdano pružiti pravi kontekst, zaštititi osjetlj...
Pozadinski sustav čini više od obrade zahtjeva. Svakog programera koji s njim radi uči što sustav cijeni: jesu li pogreške sigurne za postupanje, jesu li granice stvarne, je li...
AI značajke rijetko zakažu zato što model ne može pročitati tablicu. Zakažu zato što baza podataka govori nepotpunu priču. Stupac nazvan status može biti savršeno razumljiv za...
Funkcije umjetne inteligencije rijetko dolaze kao čist projekt na neizgrađenom terenu. Pojavljuju se kao zahtjev za sažimanje zahtjeva korisničkoj podršci, semantičko pretraživanje dokumentacije proizvoda, klasificiranje pristiglih zapisa...
Inteligentni sustavi ne započinju modelom, nadzornom pločom ni impresivnim odgovorom API-ja. Započinju podacima koji svakom drugom sloju daju nešto pouzdano o čemu može razmišljati ...
Značajka umjetne inteligencije rijetko ne uspije zato što je upit bio prekratak. Ne uspije zato što okolinski pozadinski sustav inteligenciju tretira kao jedan udaljeni poziv umjesto kao produkcijsku sposobnost...
