生成式人工智能应用开发 - 从Cynefin视角看
内容提要
文章讨论了生成式人工智能应用开发的复杂性，强调提示工程的重要性。开发者需通过实验优化提示，以适应不同的语言模型。此外，现代企业需要快速、可持续的应用架构，以支持DevOps和团队拓扑，提高敏捷性和竞争力。
延伸解读
Cynefin框架下的生成式AI开发定位
文章将生成式AI应用开发归类为Cynefin框架中的复杂领域。在复杂领域，因果关系只能事后认知，解决方案需要大量实验，且可能无法确定是否最优。这与清晰或繁杂领域不同，后者因果关系可知，只需学习规则或进行分析。因此，开发者不能依赖传统确定性的开发方法，而应接受实验和迭代作为核心手段。
提示工程：跨模型差异与随机性挑战
提示工程是生成式AI开发的关键，但同一提示在不同LLM（版本）上可能表现不同，甚至无法工作。文章举例Faramir电话号码解析提示，经大量实验后在GPT-4上成功，却在其他LLM上失败，原因未知。此外，LLM具有随机行为，增加了开发难度。这要求开发者针对目标模型进行充分测试，并准备应对不可预测的输出。
架构与组织实践：支撑快速可持续流动
文章指出，现代企业需要快速、可持续的应用架构来支持DevOps和团队拓扑，以提高敏捷性和竞争力。虽然DevOps和团队拓扑对快速交付变更至关重要，但仅靠它们不够，还需应用架构的配合。这暗示生成式AI应用的开发也应融入这种架构和流程中，以应对复杂领域的实验需求。
Q&A
生成式人工智能应用开发中，提示工程的重要性是什么？
提示工程在生成式人工智能应用开发中至关重要，因为它涉及精心设计提示以获得期望的行为，这通常需要大量实验和迭代。
为什么生成式人工智能开发被视为复杂领域？
生成式人工智能开发被视为复杂领域，因为因果关系通常只能在事后了解，且需要大量实验来找到有效的解决方案。
不同的语言模型对同一提示的反应有什么不同？
不同的语言模型可能对同一提示的反应不同，因此开发者需要进行大量实验来优化提示以适应特定的模型。
现代企业在生成式人工智能应用开发中需要什么样的架构？
现代企业需要快速、可持续的应用架构，以支持DevOps和团队拓扑，从而提高敏捷性和竞争力。
生成式人工智能开发中，实验的作用是什么？
实验在生成式人工智能开发中起着关键作用，因为它帮助开发者找到最佳提示和解决方案，以应对模型的随机行为。
Cynefin框架如何帮助理解生成式人工智能开发的复杂性？
Cynefin框架帮助理解生成式人工智能开发的复杂性，通过将问题分类为清晰、复杂等领域，指导开发者在复杂环境中进行有效的决策。
