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迅速改善AI产品的现场指南
大多数AI团队都专注于错误的事情。这是我咨询工作中的一个共同场景：AI Teamhere是我们的代理架构 - 我们在这里有抹布，一个路由器，我们正在使用这个新框架来进行……我[握住我的手来暂停热情的技术领导]您能告诉我您如何实际测量这个实际上[…]
来源:O'Reilly Media _AI & ML大多数AI团队都专注于错误的事情。这是我的咨询工作中的常见场景：
ai Teamhere是我们的代理体系结构 - 我们在这里有抹布，一个路由器，我们正在使用这个新框架来…… 更快地学习。深入挖掘。参见更远的地方。
ai Teamhere是我们的代理体系结构 - 我们在这里有抹布，一个路由器，我们正在使用这个新框架来……我[握住我的手来暂停热情的技术领导]您能告诉我您如何衡量您的衡量吗？
AI团队 me …房间安静学习速度更快。深入挖掘。参见更远的地方。
在过去两年中，这个场景已经发挥了数十次。团队投资数周建立复杂的AI系统，但无法告诉我他们的变化是否有帮助或受伤。
这不足为奇。每周出现新的工具和框架，可以专注于我们可以控制的有形内容，即使用哪个LLM提供商选择哪种代理框架来采用哪种矢量数据库。但是，在帮助30多家公司建造了AI产品之后，我发现成功的团队几乎不谈论工具。相反，他们沉迷于测量和迭代。
在这篇文章中，我将准确向您展示这些成功的团队的运作方式。尽管每种情况都是独特的，但您会看到适用于域或团队规模的模式。首先，让我们检查一下我看到的团队犯的最常见的错误 - 一个在AI开始之前就脱轨了。
最常见的错误：跳过错误分析
“工具第一”心态是AI开发中最常见的错误。团队陷入了建筑图，框架和仪表板中，同时忽略了实际了解有效和无效的过程的过程。
一个客户自豪地向我展示了这个评估仪表板：