AI系统工程模式

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内容提要

本文概述了30种AI系统工程模式，分为五个部分，探讨了每种模式的定义、应用场景及风险。作者强调传统软件工程经验在AI工程中的重要性，并介绍了用户界面、上下文管理、控制流等新模式，以帮助工程师应对AI时代的挑战。

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关键要点

• 本文概述了30种AI系统工程模式，分为五个部分。

• 每种模式的定义、应用场景及风险都进行了探讨。

• 强调传统软件工程经验在AI工程中的重要性。

• 介绍了用户界面、上下文管理、控制流等新模式。

• 这些模式旨在帮助工程师应对AI时代的挑战。

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延伸解读

传统软件工程经验的重要性

文章强调，尽管AI工程是一个新兴领域，但传统软件工程的经验依然适用。工程师应当将已有的知识与新模式结合，以应对AI时代的挑战。这种结合不仅能提高工作效率，还能降低因不熟悉新技术而带来的风险。

用户界面的新模式

AI系统的用户界面与传统软件有显著不同，文章介绍了多种新模式，如模板化提示和结构化JSON提示。这些模式旨在简化用户交互，降低技术门槛，但也可能限制用户的创造力。因此，工程师在设计时需权衡用户体验与灵活性。

风险与权衡

每种AI系统工程模式都有其风险和权衡。例如，使用模板化提示可以提高一致性，但可能导致用户输入的局限性。工程师在选择模式时，需仔细评估其适用场景和潜在风险，以确保系统的稳定性和安全性。

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延伸问答

AI系统工程模式的主要内容是什么？

本文概述了30种AI系统工程模式，分为五个部分，探讨每种模式的定义、应用场景及风险。

传统软件工程经验在AI工程中有什么重要性？

传统软件工程经验在AI工程中非常重要，因为许多传统模式仍然适用于新的AI工程环境。

用户界面在AI系统工程中有哪些新模式？

AI系统工程中引入了新的用户界面模式，如模板化提示、结构化JSON提示等，以提高用户体验和系统的可预测性。

AI系统工程模式的风险和权衡是什么？

每种模式都有其风险和权衡，例如模板化提示可能限制用户创造力，而结构化JSON提示则需要技术用户的参与。

如何管理AI模型的上下文和成本？

通过使用上下文增强生成（CAG）和检索增强生成（RAG）等模式，可以有效管理模型的上下文和成本。

AI系统工程中如何实现功能调用？

功能调用模式允许模型返回结构化请求，运行时拦截该请求并执行相应的后端功能，从而使模型能够影响现实世界。

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