构建小型AI应用的七个教训

作者在过去一年中构建了一个AI助手，总结了七个关键经验。首先，他发现“扩展性”问题比预期更早出现。其次，AI编程是一个随机过程，需要大量实验调整提示、微调、偏好调整和超参数。数据质量至关重要，构建高质量数据集和处理流程耗时巨大。模型评估也同样重要，简单的验证集难以覆盖真实场景的边缘情况。信任和质量是首要问题，持续的实验和评估必不可少。训练流程是核心知识产权，不断迭代优化。最后，作者建议不要过度依赖AI库，因为它们可能存在实现不完整或生态系统集成差的问题，直接基于底层抽象进行开发更可靠。