Production-AI-Systeme bauen
Johannes Hayer
·1 Min. Lesezeit·de
Die meisten AI-Demos sterben in dem Moment, in dem sie Produktion berühren. So hältst du ein System am Leben.
Starte mit den Failure-Modi, nicht mit dem Modell#
Wähle das günstigste Modell, das dich nicht blamiert, und investiere in das Gerüst drumherum.
ts
type Evaluator = (output: string, expected: string) => Score;
const strict: Evaluator = (o, e) => (o === e ? 1 : 0);Observability ist das Feature#
Logs, Traces und ein Feedback-Loop machen aus einem wackeligen Demo ein System, dem du vertraust.
Teil der AI Engineering for Builders-Serie. Das vollständige Production-Bild — Guardrails, Model-Routing, Caching und den Monitoring-Loop — gibt es in Teil 6 — Production AI Architecture. Starte die Serie mit Teil 1 — Das AI-Engineering-Mentalmodell.
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