众所周知！大模型应用构建面临的 6大误区

主要观点总结

本文列举了在大模型应用构建过程中的六个常见误区，包括过度依赖生成式AI、将产品差归因于AI、起步过早使用复杂工具、优化困难、过度依赖人工智能评估以及众包决定方向等问题。文章通过实际案例分析和探讨这些误区的潜在问题和解决方案，并分享了关于大模型应用构建的洞察和建议。

关键观点总结

关键观点1: 误区一：过度依赖生成式AI

虽然生成式AI展现出巨大潜力，但在实际应用中需理性对待，避免将其应用于一切问题。在解决问题时，要关注真正的问题本身，而不是仅仅使用生成式AI作为解决方案。

关键观点2: 误区二：将产品差误解为AI差

产品在应用过程中的反馈不佳，不应直接归咎于AI技术，而应关注产品设计和用户体验等方面的问题。真正的产品差异主要在产品设计上，而非仅仅依赖AI技术。

关键观点3: 误区三：起步就使用复杂的工具

在AI工程的早期阶段，最佳实践仍在形成，因此应谨慎引入复杂的工具和抽象概念。过早引入这些工具可能导致理解和调试系统的困难，并可能引入额外的错误。

关键观点4: 误区四：Demo容易，产品难

创建Demo是起点，但将其转化为优秀的产品面临诸多挑战，如幻觉、延迟、准确性/延迟权衡、工具使用、提示、测试等。需要谨慎乐观地面对这些挑战，并意识到很多炫酷的Demo并不能直接转化为优秀的产品。

关键观点5: 误区五：过度依赖人工智能评估

虽然AI评审有用，但并不总是可靠。完全依赖AI评审而不进行人工评估可能导致误导性的评分。人工评估有助于更深入地理解用户行为、发现数据中隐藏的变化，并可以提供优化思路。

关键观点6: 误区六：用众包方式决定方向

在没有全局战略引导下，众包方式可能会导致一系列低影响、碎片化的项目。这可能导致得出错误的结论，如生成式AI没有价值。因此，在决定应用方向时，应综合考虑全局战略和ROI，而不仅仅是员工的建议。

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