Comment intégrer l'IA et les LLM dans les applications Web de production (leçons du terrain)

Tout le monde ajoute actuellement l’IA à son produit. La plupart d’entre eux le font mal.

Non pas parce qu’ils ont choisi le mauvais modèle. Pas parce qu’ils ont utilisé la mauvaise bibliothèque. Mais parce qu’ils ont traité l’intégration de l’IA comme une fonctionnalité régulière et ont ignoré toute la discipline d’ingénierie requise par les systèmes de production.

J'ai intégré des LLM dans plusieurs applications de production. C’est ce que j’aurais aimé savoir avant de commencer.

Le changement de modèle mental dont vous avez besoin en premier

Un appel API traditionnel est déterministe. Vous envoyez une demande, vous obtenez une réponse prévisible. Vous pouvez écrire des tests contre cela. Vous pouvez le mettre en cache. Vous pouvez raisonner.

Un appel LLM n’est pas déterministe. La même entrée peut produire différentes sorties sur différentes exécutions. Le modèle peut refuser, halluciner ou renvoyer une sortie dans un format auquel vous ne vous attendiez pas. Votre système doit être conçu autour de cette réalité, et non malgré elle.

Cela signifie que l'analyse défensive, la logique de secours, la validation des sorties et la dégradation progressive ne sont pas des extras facultatifs. Ils sont au cœur de la fonctionnalité.

Choisir le bon modèle pour le bon travail

Les plus grands LLM ne sont pas toujours le bon choix. J'ai appris en créant EditDeck Pro, une plateforme créative d'IA pour la musique.

Ce...
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