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...
Većina značajki umjetne inteligencije započinje kao upit, a završava kao incident u produkciji. Dio koji nedostaje rijetko je domišljatija rečenica. To je pozadinska baza znanja koja može pružiti pouzdane...
API može biti savršeno funkcionalan, a ipak težak za korištenje. Ljudi premošćuju praznine kontekstom: nazivom rute, kratkim pogledom na kod kontrolera, porukom backend timu. ...
Sustavi umjetne inteligencije ne „razumiju” API na način na koji ga razumije iskusni inženjer. Namjeru zaključuju iz naziva, shema, primjera, poruka o pogreškama i ishoda prethodnih poziva...
Backend timovi često AI smatraju značajkom koju treba naknadno dodati postojećem proizvodu: dodati okvir za chat, pozvati model, najaviti inovaciju. To može biti korisno, ali propušta trajniji o...
Korisni sustav umjetne inteligencije nije pametan upit omotan oko okvira za razgovor. To je dio softvera s ulazima, granicama, memorijom, alatima, mogućnošću praćenja i rukovanjem pogreškama. Upute...
Pouzdani AI sustavi rijetko zakažu zato što model iznenada postane neinteligentan. Češće okolni podatkovni sustav postane dvosmislen, spor, zastario ili nemoguće je o njemu logički promišljati...
Većina neuspjeha umjetne inteligencije u poslovnom softveru nisu neuspjesi modela. To su neuspjesi konteksta. Model može sažimati, klasificirati, sastavljati nacrte i zaključivati o tekstu uz impresivnu tečnost. No...
Većina softvera ne mora postati „inteligentna” prije nego što postane vrijedna. Mora postati pouzdana u odlukama koje već definiraju poslovanje: koje narudžbe mogu s...
Najvrjednija AI značajka u proizvodu rijetko je domišljat prompt. Promptovi su sučelja: korisni, vidljivi i lako ih je revidirati. Teži posao nalazi se ispod njih — sustav...
Većina API-ja osmišljena je za razvojne programere koji mogu čitati dokumentaciju, pregledavati odgovore i nadoknaditi nejasnoće. Klijenti umjetne inteligencije ne mogu pouzdano učiniti ništa od toga. Trebaju...
AI može generirati uvjerljivu funkciju iz upita. To nije isto što i razumijevanje softvera kojem se pridružuje. Teški dio backend inženjerstva nikada nije bilo tipkanje...
Većina AI projekata propadne mnogo prije nego što model odgovori. Neuspjeh počinje kada tim prompt tretira kao proizvod, a poslovni kontekst ostavi raspršen po PDF-ovima, supp...
Većina AI projekata ne propada zato što je prompt bio slab. Propadaju zato što sustav iza prompta ne može pouzdano pronaći, protumačiti, zaštititi ili ažurirati informacije koje ...
