در ادامه این مطلب، به 5 نکته مهم در رابطه با این موضوع اشاره خواهیم کرد که پیش از ساخت هرگونه ابزار یا سرویس هوش‌مصنوعی باید آن را در نظر داشته باشید. این نکات مهم نه‌تنها از شما در برابر هزینه‌های اضافی و سردرگمی فنی محافظت می‌کند، بلکه به ساخت ابزاری کمک می‌کند که قابل اعتماد، کاربردی و توسعه پذیر باشد.
1. دقیقا چه نوع عاملی را می خواهید بسازید
قبل از هرگونه فرآیندی باید بدانید که چه نوع عامل هوش‌مصنوعی(AI Agent) را قرار است بسازید. آیا می‌خواهید که یک چت‌بات طراحی کنید؟ یا دستیار اتوماسیون برای فرآیندهای داخلی شرکت؟ باید به این موضوع فکر کنید که آیا ابزار شما قرار است بر اساس ورودی‌ها تصمیم بگیرد یا تنها به داده‌های از پیش آماده پاسخ دهد؟
2. بدون مهندسی پرامپت، محصول شما شکست خواهد خورد!
اهمیتی ندارد که شما از چه مدلی استفاده می‌کنید (GPT-4 , Llama و Claude) اگر نتوانید درست با آن صحبت کنید، خروجی قابل اعتمادی هم نخواهید گرفت.
مهندسی پرامپت (Prompt Engineering) به شما کمک خواهد کرد تا با نوشتن پرامپت‌های حرفه‌ای، پاسخ‌های دقیق‌تری از مدلهای هوش مصنوعی را دریافت کنید. این مهارت، ستون اصلی تمام محصولات مبتنی بر LLM است.
3. زیر ساخت تان باید ساده، سریع و در دسترس باشد
ساخت یک ابزار هوش مصنوعی با مدلهای پیشرفته نیاز به منابع پردازشی قوی، امنیت بالا و پایداری دارد. به‌جای آنکه خودتان با نصب و پیکربندی GPU و LLM درگیر شوید می‌توانید از سرویس هوش مصنوعی لیارا استفاده کنید.
با این سرویس و تنها با چند کلیک ساده می‌توانید مدلهای هوش‌مصنوعی را در زیرساخت ابری اجرا کرده، Agent های خود را پیاده‌سازی و در صورت نیاز با API به آن‌ها متصل شوید. این سرویس برای توسعه سریع محصولات بدون دغدغه فنی طراحی شده است.
4. با مدلهای مختلف Agent آشنا شوید تا انتخاب دقیق‌تری داشته باشید
یکی از مراحل کلیدی در طراحی ابزارهای هوش مصنوعی، انتخاب صحیح نوع Agent است. هر مدل عامل هوش‌مصنوعی (AI Agents) می‌تواند نقش متفاوتی در خودکارسازی، تصمیم‌گیری یا تعامل با کاربران ایفا کند. اگر هنوز در انتخاب بین یک عامل پاسخ‌گو، اجرایی یا تحلیلی تردید دارید.
5. شفافیت و اعتماد در عملکرد، قابلیتی که نباید از آن غافل شد
اگر محصول شما با داده‌های کاربران، محتواهای تولیدی یا تصمیم‌گیری‌های خودکار سر و کار دارد، باید این نکته را بدانید که شفافیت در هوش مصنوعی چه اهمیتی دارد. آیا کاربران می‌دانند که پاسخ دریافتی توسط یک مدل تولید شده؟ آیا داده‌ها ذخیره می‌شوند؟ یا داده‌ها از چه منابعی استفاده می‌کنند؟
6. ابزارهای آماده را دست کم نگیرید.
لزومی ندارد تا همه چیز را از صفر بسازید، ابزارهایی مانند:
OpenWebUI (رابط گرافیکی برای تعامل با مدلهای LLM) یا n8n (برای خودکارسازی گردش کارها) به شما کمک می‌کنند تا در سریع‌ترین زمان، یک نمونه اولیه یا حتی محصول کامل را راه‌اندازی کنید.
نا گفته نماند که این ابزارها در لیارا تنها با یک کلیک و به سادگی نصب می‌شوند و به راحتی قابل اتصال به سرویس های دیگر هستند.
سوالات متداول
در ادامه به سوالات شما پاسخ های کوتاه و مفیدی داده‌ایم از آن‌ها برای رفع مشکلات تان استفاده کنید.
قبل از ساخت ابزار هوش مصنوعی باید به چه نکته‌ای توجه کنیم؟
ابتدا باید مشخص کنید چه نوع ابزاری می‌خواهید بسازید؛ مثلاً چت‌بات، دستیار خودکار یا یک سرویس پاسخ‌گو. این تصمیم روی طراحی و تکنولوژی‌های مورد استفاده تأثیر مستقیم دارد.
مهندسی پرامپت دقیقاً چه کاربردی دارد؟
مهندسی پرامپت به شما کمک می‌کند تا با مدلهای زبانی بهتر ارتباط بگیرید و پاسخ‌های دقیق‌تری دریافت کنید؛ بدون آن، خروجی‌ها ممکن است بی‌ربط یا اشتباه باشند.
برای اجرای ابزار هوش مصنوعی به چه زیرساختی نیاز داریم؟
نیاز به منابع قوی و زیرساخت امن دارید. با سرویس هوش مصنوعی لیارا می‌توانید بدون پیچیدگی فنی، مدلهای LLM را اجرا و به آن‌ها متصل شوید.
آیا می‌توان از ابزارهای آماده استفاده کرد؟
بله، ابزارهایی مثل OpenWebUI و n8n سرعت توسعه را بالا می‌برند و در لیارا تنها با چند کلیک قابل نصب هستند.
جمع بندی
اگر ایده دارید اما دچار سردرگمی شده اید و نمی‌دانید که از کدام قسمت شروع کنید، پیشنهاد ما به شما این است تا از مستندات سرویس هوش مصنوعی لیارا شروع کنید. در این بخش به شما آموزش داده می‌شود که چگونه مدل مورد نظر را انتخاب و اجرا کنید، Agent بسازید و آن را به کسب‌وکارتان متصل کنید. ساخت ابزار هوش مصنوعی کار ساده‌ای نیست، اما اگر مسیر را درست شروع کنید، نه‌تنها محصولی مفید خواهید ساخت بلکه در رقابت بازار نیز یک گام جلوتر خواهید بود.
