Database migrations are where application design meets production reality. A schema change can look harmless in a pull request and still become the reason a deployment stalls, a...
Poticanje je korisno sučelje, ali je loše mjesto za skrivanje pravila koja poslovanje održavaju ispravnim. Poticanje može objasniti pravilo; ne može pouzdano postati samo pravilo. Kada...
Većina inicijativa u području umjetne inteligencije propadne mnogo prije nego što model proizvede loš odgovor. Propadaju kada nitko ne može jasno odgovoriti na jednostavnije pitanje: tko je vlasnik sustava koji pretvara poslovno znanje...
AI značajke rijetko zakažu zato što model ne može proizvesti tekst. Zakažu zato što se od modela traži da radi bez logike koja vašem softveru daje značenje. Stupac baze podataka...
“Jednostavno poboljšajte prompt” postaje najskuplja rečenica u razvoju AI proizvoda. Promptovi su važni. Oblikuju ton, ograničavaju izlaz i čine model lakšim za upotrebu. B...
Značajke umjetne inteligencije postaju uistinu korisne kada mogu djelovati prema istim poslovnim pravilima koja ostatak proizvoda čine pouzdanim. Chatbot koji može sažeti račun je zanimljiv...
Pozadinski sustav rijetko zakaže zato što je jedan upit spor. Zakaže zato što se godine razumnih prečaca nagomilaju u podatkovni sloj kojem nitko u potpunosti ne vjeruje: duplicirana polja, nejasno vlasništvo...
Većina značajki umjetne inteligencije zakaže mnogo prije nego što model proizvede lošu rečenicu. Zakažu kada sustav modelu pruži nejasan, zastario, nepotpun ili loše strukturiran kontekst. To je ono...
Većina rasprava o umjetnoj inteligenciji počinje od uputa. To ima smisla: upute su vidljive, neposredne i s njima je lako eksperimentirati. No u produkcijskom pozadinskom sustavu uputa je rijetko har...
Većina proizvoda za učenje uz pomoć umjetne inteligencije propada zbog arhitektonskog razloga prije nego što propadne zbog razloga povezanog s inteligencijom: učenje tretiraju kao sesiju čavrljanja. Polaznik postavi pitanje, primi...
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 ...
