Alex Ewerlöf Notes
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AI系统工程模式
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原文英文，约3500词，阅读约需13分钟。
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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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