7 Lições de construir um aplicativo de IA em pequena escala
Este artigo detalha sete lições aprendidas na construção de um assistente de IA em pequena escala durante o último ano. O autor descobriu que problemas de escalabilidade surgiram mais cedo do que o esperado. A programação de IA é estocástica, exigindo ajustes iterativos de prompts, ajuste fino, ajuste de preferência e hiperparâmetros. A qualidade dos dados é crucial, com investimento significativo de tempo na construção e manutenção de um conjunto de dados de alta qualidade e pipeline de processamento. A avaliação do modelo é igualmente importante, pois conjuntos de validação simples geralmente não capturam casos de borda do mundo real. Confiança e qualidade são primordiais, exigindo experimentação e avaliação contínuas. O próprio pipeline de treinamento é a propriedade intelectual central, constantemente refinado por meio de iteração. Finalmente, o autor adverte contra a dependência excessiva de bibliotecas de IA devido à possível falta de completude ou má integração do ecossistema; construir diretamente sobre abstrações de baixo nível é frequentemente mais confiável.