Кой е най-важният урок, който научих, създавайки AI приложения
С развитието на изкуствения интелект (AI) и внедряването му в различни области, създаването на AI приложения се е превърнало в един от най-вълнуващите и предизвикателни аспекти на съвременната технологична индустрия. Въпреки че много разработчици са привлечени от магията на AI, често те забравят, че самата цел на даден продукт не е просто да включва AI, а да решава конкретни проблеми и да носи реална стойност на потребителите. В тази статия проф. Николай Райчев, главен AI директор и преподавател по изкуствен интелект, споделя основните уроци, които е научил по време на своята кариера в разработването на AI продукти.
Най-важният урок, който проф. Райчев извежда, е, че успешното AI приложение не трябва да бъде самоцел. Вместо това, фокусът трябва да бъде върху създаването на продукт, който интегрира AI по начин, който е полезен и интуитивен за потребителите. Тази статия ще разгледа как да се преосмислят традиционните подходи в софтуерната разработка, как да се изберат подходящите AI модели и как да се създаде итеративен и адаптивен процес на разработка, който максимално да увеличи шансовете за успех. Важно е да се подчертае, че ако искате да реализирате иновации, които не само следват утъпканите пътеки, но и ги разрушават, е необходимо да промените начина, по който гледате на AI и неговото приложение в съвременния свят.
Въведение в магията на AI
Изграждането на приложения, поддържани от изкуствен интелект (AI), е предизвикателна, но изключително възнаграждаваща задача. Тя не само променя начина, по който разбираме технологиите, но и разкрива как те влияят върху нашето общество. През годините, които съм посветил на разработването на AI продукти, научих безценни уроци. Най-важният от тях е прост, но дълбок: не правете AI продукт, а създавайте продукт, който използва AI.
Продуктите на бъдещето: Отвъд AI
Когато започвате нов проект, не се концентрирайте върху самия AI. Фокусирайте се върху създаването на продукт, който предоставя реална стойност за потребителите. Никой няма да се интересува колко усилия сте вложили в разработването на вашия AI модел, ако крайният продукт не е полезен. Вашият продукт трябва да решава конкретен проблем или да улеснява живота на хората по начин, който те оценяват.
Ерата на интелигентния софтуер
От зората на компютърната ера продуктите са проектирани с цел да организират информацията и да улесняват въвеждането, обработката и изхода на данни. Това изисква значително количество човешко творчество и изобретателност. Съвременните AI модели, като GPT-4, променят тази парадигма, като предлагат нов подход към разработването на софтуерни приложения.
Разрушаването на традиционните модели
За да бъдете успешни в съвременния свят на AI, трябва да преосмислите основните си предположения за това как работят софтуерните приложения. Вместо да разглеждате вашите AI модели като просто още един инструмент, интегриран в традиционната структура на продукта, започнете да ги виждате като нова форма на интелигентност, която разбира себе си и контекста, в който оперира.
Xplorify: AI разширява вашите възможности
Итеративен подход и бързи експерименти
Създаването на успешен AI продукт изисква бърза итерация и готовност за провал. Не всички проекти ще бъдат успешни, но е важно да идентифицирате тези, които работят, като бързо елиминирате неуспешните. Скоростта на итерация е от решаващо значение, тъй като тя определя колко бързо можете да тествате и подобрявате вашите идеи.
Избор на правилния модел
Изборът на AI модел е критичен за успеха на вашия проект. Съвременните модели могат да изпълняват три основни задачи: превод на текст, обобщаване на информация и разширяване на текстови подканвания. За каквото и да ги използвате, фокусирайте се върху една от тези функции, за да максимизирате ефективността на модела.
Точност и надеждност
Едно от големите предизвикателства при използването на AI модели е точността. Много модели все още имат около 50% точност при нови задачи, което може да бъде проблематично, особено когато AI е част от сложна система. Затова е важно да се фокусирате върху усъвършенстването на контекстното пространство и инженерството на подкани.
Библиотеки и инструменти: Да използваме или да избягваме?
LangChain и други подобни библиотеки предлагат удобства, но често водят до свръхусложняване на проектите. Въпреки че могат да бъдат полезни за бързо прототипиране, тези библиотеки рядко са подходящи за продукционно използване. Вместо това, по-добре е да се насочите към инструменти като Burr, Instructor, DSPY, Outlines, Guidance, Autogen и LangGraph, които предоставят по-голяма гъвкавост и ефективност.
Създайте набор от идеи
Не всички LLM проекти ще работят, но можете да намерите тези, които работят, ако се провалите бързо на тези, които не работят. Скоростта на итерация е критична. Това е голям проблем за много компании, но колкото по-бавно и по-голямо е напрежението при провеждането на експерименти, толкова по-бавно напредва вашият проект.
Моделът има значение
При разработването на приложения, поддържани от изкуствен интелект, изборът на правилния AI модел е от съществено значение. Наличието на гъвкавост да се използват най-съвременните модели предоставя значителни предимства и може да окаже решаващо влияние върху успеха на проекта.
В контекста на днешната динамична технологична среда, един от най-ефективните инструменти, които разработчиците имат на разположение, са големите езикови модели (LLMs). Тези модели предлагат три основни функции, в които са особено силни: превод на текст, обобщаване на информация и разширяване на текстови сегменти.
Превод на текст
LLMs демонстрират изключителна способност в автоматичния превод на текст. Например, моделът GPT-4 може да преведе текст от английски на български или от испански на френски с висока степен на точност и кохерентност. В действителност, много компании, които работят на международните пазари, използват AI модели за автоматизиран превод, за да подобрят комуникацията и да ускорят процесите.
Например, Duolingo, популярно приложение за изучаване на езици, интегрира функции за автоматичен превод, които помагат на потребителите да разберат нови фрази и понятия в контекста на реални разговори. Използването на LLM в такъв контекст не само улеснява обучението, но и повишава ангажираността на потребителите, предоставяйки им персонализирани упражнения.
Обобщаване на информация
Другата важна функция на LLM е обобщаването на информация. В епохата на информацията, когато потокът от данни е огромен, способността на AI модели да извлекат същността на текстовете и да предоставят кратки и уместни резюмета е изключително ценна. Например, компании като Zotero и Mendeley, които предлагат инструменти за управление на библиографии и референции, интегрират AI обобщаващи функции, които помагат на изследователите бързо да преглеждат научни статии и да извлекат ключови идеи.
Представете си сценарий, в който изследовател трябва да прегледа хиляди статии по дадена тема. С помощта на LLM, той може да въведе текстовете на статии и да получи кратки резюмета, които подчертават основните находки, методологии и заключения. Това не само спестява време, но и помага на изследователя да се съсредоточи върху най-релевантните материали.
Разширяване на текстови сегменти
Третата функция, в която LLM-ите excel, е разширяването на текстови сегменти. Това е особено полезно в творческите индустрии, където авторите могат да използват AI, за да генерират идеи или да разширят съществуващи текстове. Например, писателите на сценарии могат да предоставят основна идея или сцена на LLM и да получат разширен текст, който предлага нови завои или дълбочина на персонажите.
Пример за такова приложение е Sudowrite, инструмент, който помага на писатели да генерират идеи и да развиват разкази. Чрез предоставяне на кратки описания или ключови думи, писателите получават разширени текстови пасажи, които могат да вдъхновят нови сюжетни линии или да развият характерите по-добре.
Използвайте LLM в един режим
Важно е да се подчертае, че за максимална ефективност при използването на LLM, е препоръчително да се фокусирате върху един от трите режима на работа (превод, обобщаване или разширяване) за всяко конкретно приложение. Опитвайки се да комбинирате различни функции в един и същ контекст, можете да създадете сложност, която да затрудни модела да предостави оптимални резултати. Например, ако се опитате да създадете приложение, което и превежда, и обобщава текст, може да се сблъскате с проблеми с точността и последователността на резултатите, тъй като моделът ще трябва да се справи с различни задачи едновременно.
Същевременно, ако фокусирате усилията си върху конкретен аспект, например обобщаването на голямо количество информация, ще увеличите шансовете за получаване на качествени и полезни резултати. Важно е да разберете, че всеки от тези режими изисква специфичен контекст и настройки, за да може моделът да функционира оптимално.
Спри да мечтаеш и започни да Xplorify-ваш
Точността е ниска
Точността на моделите е около 50/50 при нови задачи. Това може да е приемливо, ако използвате LLM за генериране на съдържание за потребителите, но е основна пречка пред използването на LLM като част от конвейер, където грешките могат да се умножават.
Усъвършенствайте скалата на сложност
Бързо инженерство, подкани с повече контекст, структурирано задаване на въпроси – всичко това помага за подобряване на точността. По-дългите контекстни прозорци не винаги са по-добри, тъй като LLM са склонни да насочват вниманието към първата и последната част от дълга подкана с по-голяма тежест.
Библиотеки и инструменти: Да използваме или да избягваме?
В света на разработката на приложения с изкуствен интелект, изборът на правилните библиотеки и инструменти е от съществено значение за успеха на проекта. LangChain и подобни библиотеки предлагат редица удобства, които обаче често водят до свръхусложняване на проектите. Въпреки че тези библиотеки могат да бъдат полезни за бързо прототипиране, те рядко са подходящи за продукционно използване. Вместо това, много разработчици откриват, че по-добре е да се насочат към инструменти като Burr, Instructor, DSPY, Outlines, Guidance, Autogen и LangGraph, които предоставят по-голяма гъвкавост и ефективност.
Проблемите с LangChain и подобни библиотеки
LangChain и други подобни библиотеки предлагат много функции, които на пръв поглед изглеждат полезни. Например, те предлагат интеграция с множество AI модели, управление на контекст и връзки между различни компоненти. Въпреки това, те често добавят ненужна сложност на проектите.
Пример: При използване на LangChain, разработчиците често се сблъскват с необходимостта да се справят с множество зависимости и конфигурации, които могат да затруднят веднага разгръщането на продукта. Например, когато се опитвате да интегрирате нова функция или да промените логиката на приложение, може да се наложи да променяте множество конфигурации и настройки в различни части на кода, което води до увеличаване на времето за разработка и усложняване на поддръжката.
Защо да се насочим към по-простите инструменти?
Инструменти като Burr, Instructor и DSPY предлагат по-опростен подход, фокусирайки се върху конкретни задачи и предоставяйки ясни интерфейси и функционалности. Например:
Burr е инструмент, който позволява на разработчиците бързо да извършват операции с данни и да интегрират AI модели без необходимост от сложни конфигурации. Той предлага лесен за разбиране API, който позволява на разработчиците бързо да пробват нови идеи.
Instructor е друга библиотека, която предоставя структурирани подходи за обучение на нови AI модели, позволявайки на потребителите да настройват и адаптират модела си без да се сблъскват с ненужни усложнения.
Тези инструменти се отличават с така наречения подход “отдолу нагоре”, който позволява на разработчиците да стартират малки и да разширяват проектите си постепенно, вместо да започват с сложни архитектури, които може да не работят.
Итеративен подход и бързо проваляне
Създаването на набор от идеи и бързото проваляне на проектите е ключов аспект на успешната разработка на AI приложения. Не всички LLM проекти ще работят, но можете да намерите тези, които работят, ако се проваляте бързо на тези, които не работят.
Пример: В една стартираща компания, разработваща AI приложение за анализ на данни, екипът решава да експериментира с три различни подхода за визуализация на данни. Вместо да инвестира много време в един проект, те бързо разработват прототипи за всеки от подходите. След тестове, те откриват, че един от подходите е много по-ефективен и лесен за използване от потребителите. Това им позволява не само да спестят време, но и да усъвършенстват приложението си на база реална обратна връзка.
Значението на скоростта на итерация
Скоростта на итерация е критична. Когато екипите се движат бавно и изпитват голямо напрежение при провеждането на експерименти, проектите напредват бавно. Например, в един проект за разработка на AI чатбот, бързата итерация на прототипи позволява на екипа да идентифицира проблемите и да адаптира функциите на чатбота в реално време, подобрявайки потребителския опит.
Моделът има значение
Изборът на модел също е от съществено значение. Наличието на гъвкавост за използване на най-съвременните модели е огромна помощ. LLM могат да правят три неща наистина добре: да превеждат текст от един език на друг, да обобщават информация и да разширяват текстови подканвания. За каквото и да ги използвате, опитайте се да използвате LLM само в един от тези режими, за да получите най-добрите резултати.
Точността на LLM
Точността на LLM моделите може да бъде предизвикателство. Често те показват около 50/50 припомняне и прецизност при нови задачи. Това може да е приемливо, ако се използват LLM за генериране на съдържание за потребителите, но същото не важи, когато LLM е част от сложен конвейер, където грешките могат да се умножават с всяка стъпка.
Пример: В проект за автоматизирано генериране на отчети, ако LLM не успее да обобщи правилно информацията, последващите стъпки, които разчитат на него, също ще бъдат некоректни. Следователно, е важно да се изгради система, която да проверява точността на входящите данни, преди да премине към следващата стъпка.
Управление на сложността
Усъвършенстването на скалата на сложност е важен аспект от разработката на AI приложения. Разработчиците трябва да бъдат внимателни да не усложняват ненужно проектите си. Стратегии като бързо инженерство, предоставяне на подкани с повече контекст и структурирано задаване на въпроси могат да помогнат за оптимизиране на взаимодействието с AI моделите.
Например, вместо да задавате общи въпроси, можете да формулирате конкретни подкани, които предоставят необходимия контекст. Вместо “Какво е AI?”, можете да питате “Как AI модели могат да се използват за автоматизиране на бизнеса?”. Това помага на модела да предостави по-точен и релевантен отговор.
Дълги контекстни прозорци
По-дългите контекстни прозорци не винаги са по-добри. LLM-ите често насочват вниманието си към първата и последната част от дълга подкана с по-голяма тежест, което може да доведе до пропуски в средната част на текста.
Пример: Когато давате на LLM дълъг текст за анализ, е възможно моделът да пропусне важни детайли в средата на текста, ако не са в контекста на началото или края. За да избегнете това, можете да разделите дългия текст на по-кратки и по-конкретни части, които моделът може да анализира по-лесно.
Избягвайте сложни библиотеки
Препоръчително е да избягвате LangChain и подобни библиотеки, тъй като те често се оказват безполезни POC (Proof of Concept), които остават на заден план за неопределено време. Като разработчик, който е използвал RAG стека (Retrieval-Augmented Generation), преди да бъде наречен по този начин, мога да кажа, че можете да получите същия резултат, като използвате ChatGPT или Claude с правилния контекст и подкана.
Заключение
В крайна сметка, разработването на AI приложения изисква внимателен избор на инструменти и библиотеки. Избягването на сложни решения и фокусът върху по-прости и ефективни инструменти ще увеличи шансовете за успех. Важно е да се адаптирате към нуждите на проекта и да се стремите към оптимизация, за да постигнете желаните резултати. Правилният подход, комбинацията от бърза итерация и точно управление на контекста ще ви помогнат да изградите успешни AI приложения, които добавят стойност и решават реални проблеми.
Трябва да гледаме на AI моделите като на нещо повече от инструменти – те са новата основа, върху която ще изграждаме бъдещите си продукти. Време е да развихрите въображението си и да създадете иновации, които не просто следват утъпканите пътеки, но ги нарушават и създават нови.
Изграждане на AI Startup: От Идея до Реализация
Ако мечтаете да създадете успешен AI стартъп, нашият курс “Изграждане на AI Startup: От Идея до Реализация” е точно за вас! Този 12-седмичен курс е проектиран специално за амбициозни предприемачи и технолози, които искат да превърнат своите идеи в реалност. Ще научите как да идентифицирате пазарни ниши, да разработвате устойчив бизнес модел и да прилагате успешни стратегии за набиране на средства. С интерактивни уебинари, реални казуси и практически проекти, ще придобиете ценни знания и умения, които можете веднага да приложите в своя стартъп. Курсът е подходящ за всеки, независимо от предишния опит в бизнеса или изкуствения интелект. Присъединете се към нас и направете първата крачка към успешното изграждане на вашия AI стартъп! Изберете курс, който ще ви подготви за бъдещето на технологиите. Запишете се сега за 339 лв. и започнете своето пътешествие към успеха!
Границите са само в съзнанието ти
Скъпи читатели,
Като автор на статията, която току-що прочетохте, и като човек, който посвещава живота си на изследването и внедряването на изкуствен интелект, искам да споделя с вас важността на иновацията и устойчивостта в света на технологиите. В динамичната среда на AI, където възможностите са безкрайни, е от съществено значение да подходим стратегически и с ясна цел.
Създаването на AI приложения не е просто въпрос на технологии; то е свързано с разбирането на реалните нужди на потребителите и решаването на конкретни проблеми. Важно е да помним, че зад всяка иновация стоят хора, и нашата основна задача е да улесним техния живот. Моделите на изкуствения интелект са мощни инструменти, но те трябва да се използват с мисъл и стратегия.
Ние, професионалистите в тази област, имаме отговорността да обучаваме новото поколение предприемачи и иноватори, които ще водят индустрията напред. Затова ви каня да се присъедините към нашия курс “Изграждане на AI Startup: От Идея до Реализация”, където ще споделя практически знания и опит, които ще ви помогнат да осъществите мечтите си в света на AI.
С нетърпение очаквам да работим заедно и да видим как вашите идеи ще се реализират в успешни стартиращи компании.
Проф. Николай Райчев - CEO
Влез в света на Xplorify
Тук дроновете летят, роботите танцуват, а изкуственият интелект е твоят нов най-добър приятел.