Самые дорогостоящие ошибки в разработке ИИ

Хотите научиться проектировать системы искусственного интеллекта правильно (без ошибок, показанных в этом видео)? Ознакомьтесь с программой Parsity AI Engineering: https://parsity.io/ai-dev Любой может настроить API и назвать себя инженером по искусственному интеллекту. Это не самая сложная часть. Сложность заключается в создании чего-то, что работает в продакшене, за что компании действительно будут платить, и что не развалится, как только к нему прикоснется реальный пользователь. За последние несколько лет я разрабатывал продукты на основе ИИ для компаний из списка Fortune 100 и совершил несколько досадных ошибок: агенты-«божества» с нулевым разделением задач, семантический поиск, который возвращал бутерброды с ветчиной, когда люди хотели бутерброды с арахисовым маслом и джемом, весь конвейер обработки данных, построенный на неправильных данных, демонстрация в реальном времени, которая рухнула, когда OpenAI перестал работать, и агент, который сломался перед генеральным директором, потому что я изменил запрос без оценочных функций. В этом видео я разбираю все 6 ошибок, чтобы вы могли избежать трудностей: 1. Создание агентов-«богов» (принцип единой ответственности по-прежнему применим) 2. Доверие к чисто семантическому поиску (гибридный поиск, разреженные векторы, фильтрация метаданных) 3. Непонимание данных до их обработки 4. Использование векторной базы данных, когда SQL был решением 5. Использование единственного поставщика моделей без резервных вариантов 6. Пропуск оценок (LLM как судья, эталонные ответы, регрессионные проверки) Упомянутые бесплатные ресурсы: Создание SQL-агента, исходя из ошибки №4 (преобразование естественного языка в SQL в приложении NextJS): https://www.parsity.io/ai-agent 5-дневный консультативный совет по ИИ: бесплатный курс по электронной почте, где вы создадите реальное приложение RAG + агенты, с небольшим количеством видео и большим количеством разработки: https://www.parsity.io/5-day-ai-advis...