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每个AI产品背后的隐秘工程：软件工程师应了解的内容
内容提要
本文探讨了生产AI系统的工程挑战，强调模型只是系统的一部分。成功的AI产品需要良好的软件工程，包括API、权限管理、数据检索和安全检查。提示工程、评估和可观察性是确保AI功能可靠的关键。人机协作设计在高风险场景中尤为重要，部署过程应包括监控和回滚机制。强大的软件工程是将模型API转化为可信AI产品的基础。
关键要点
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AI产品不仅仅是提示框，而是分布式软件系统。
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模型只是API、数据管道、权限、安全检查、评估、监控和部署工作流中的一个组成部分。
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提示应像源代码一样对待：进行版本控制、审查、测试和监控。
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检索增强生成（RAG）帮助模型使用私有或当前知识，但需要仔细的数据工程和授权。
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AI输出在影响用户、资金、权限、记录或外部系统之前应进行验证。
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评估是团队衡量质量和防止回归的方式。
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可观察性对于调试成本、延迟、幻觉、检索失败和安全问题至关重要。
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人机协作设计是许多高风险工作流的正确选择。
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部署应包括金丝雀发布、功能标志、回滚和监控。
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强大的软件工程是将模型API转化为可信AI产品的基础。
延伸解读
AI产品的复杂性
AI产品的构建远不止于模型本身。成功的AI系统需要良好的软件工程支持，包括API、权限管理和数据检索等。这些组件共同作用，确保AI产品的可靠性和安全性。工程师在设计时应关注这些系统的整体架构，而不仅仅是选择模型。
提示工程的重要性
提示工程不仅仅是编写指令，它应被视为生产过程中的重要组成部分。提示需要进行版本控制、审查和测试，以确保其在不同情况下的表现一致。小的修改可能会显著影响AI的输出，因此团队应谨慎管理提示的变更。
安全性与监控机制
AI系统的安全性不仅关乎输出内容的合规性，还涉及用户数据和系统的保护。设计时应考虑多层次的安全防护措施，包括输入验证和输出验证。此外，监控机制能够帮助及时发现和解决潜在问题，确保系统的稳定性和安全性。
评估与可观察性
评估是确保AI产品质量的关键环节。通过建立评估管道，团队可以衡量AI功能是否达到预期目标。同时，可观察性使得开发者能够追踪系统的运行状态，及时发现并解决问题，避免在生产环境中出现意外故障。
延伸问答
AI产品的成功需要哪些软件工程要素？
AI产品的成功需要良好的API设计、权限管理、数据检索、安全检查、评估和监控等软件工程要素。
什么是检索增强生成（RAG），它如何帮助AI模型？
检索增强生成（RAG）通过在模型回答之前检索相关信息，帮助模型使用私有或当前知识，从而提高回答的准确性。
如何确保AI输出的安全性和可靠性？
确保AI输出的安全性和可靠性需要进行输入验证、输出验证、权限控制和人类审核等多层次的安全措施。
为什么评估在AI产品中是一个重要环节？
评估是衡量AI功能是否达到设计目标的关键，能够帮助团队识别质量问题和防止回归。
AI产品的部署过程应包括哪些步骤？
AI产品的部署过程应包括版本控制、评估测试、金丝雀发布、监控和回滚机制等步骤。
人机协作设计在高风险场景中有什么重要性？
人机协作设计在高风险场景中能够确保关键决策由人类审核，从而降低错误风险和提高用户信任。
