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摘要
在這篇文章中，我們將探討如何利用生成式AI來打造高效能的應用程式，從概念一直到實作，提供讀者一個全面而具體的指導。這不僅是技術上的探索，更是一段讓我們重新思考AI潛力之旅。 歸納要點:
- 掌握LLM後端開發的效能最佳化技巧，透過向量資料庫和模型蒸餾等技術，提升應用程式的穩定性與回應速度。
- 深入了解提示工程的進階應用，包括Prompt Chaining和Few-Shot Learning，以提高大型語言模型的準確性及創作靈活度。
- 探索前端與後端整合的新架構選擇，如微前端與Serverless，並學會設計高效能且安全的API介面。
如何從零開始運用AI構建應用程式
我之前寫過一篇文章，標題是「如何運用 AI 構建網路應用」，這篇文章也是我在 Medium 上最受歡迎的作品之一。當時的內容相當基本，也缺乏深入探討，但那是我學習過程中的一部分，想要與大家分享我的所學。不過現在，我已經累積了更多的經驗，發現與 AI 一起編碼變得簡單多了，而且成果也比 2023 年那篇文章時好上許多。最近 Replit 的 Amjat Masad 在 Peter Yang 的播客中表示：「如果我今天開始學習編程，我不會選擇 Python，並不是因為 Python 是一種糟糕的語言……而是因為世界變化太快。」此外，OpenAI 的 Sam Altman 也幾乎確認了編程作為職業的未來將會有重大改變。
LLM作為後端的全新開發策略
在2025年，我們將探討如何利用人工智慧來建構應用程式，這正是我們最近所學到的。自從兩年前開始使用AI編程以來，我發現了一種有效的策略，以確保我們能夠「正確地」進行開發。雖然我們隱約感受到OpenAI總部可能正在研發一位超級工程師，但現在深入瞭解AI的運作原理和如何駕馭這些強大的轉換器，以滿足我們對應用程式的需求，仍然是有意義的。
首先，我們注意到，相較於傳統的方法，如今只需用自然語言描述所需的應用程式行為，而不必定義每個步驟或規則。這種新方法被稱為**LLM作為後端**。其核心理念是將大型語言模型（LLM）視為應用程式的後端和邏輯引擎。
生成式AI背後運作的原理，如深度學習與自然語言處理技術，支持了應用程式智能化的新趨勢。在此過程中，客製化參數也變得至關重要，例如選擇適合的訓練資料集、調整模型大小及其細微調整技巧，都能提升模型在特定任務上的適應性。此外，在實際操作中，API整合方式及性能優化策略亦是不可忽視的重要部分。這些因素共同幫助讀者更深入理解如何有效運用各類工具來增強應用程式效能。
首先，我們注意到，相較於傳統的方法，如今只需用自然語言描述所需的應用程式行為，而不必定義每個步驟或規則。這種新方法被稱為**LLM作為後端**。其核心理念是將大型語言模型（LLM）視為應用程式的後端和邏輯引擎。
生成式AI背後運作的原理，如深度學習與自然語言處理技術，支持了應用程式智能化的新趨勢。在此過程中，客製化參數也變得至關重要，例如選擇適合的訓練資料集、調整模型大小及其細微調整技巧，都能提升模型在特定任務上的適應性。此外，在實際操作中，API整合方式及性能優化策略亦是不可忽視的重要部分。這些因素共同幫助讀者更深入理解如何有效運用各類工具來增強應用程式效能。
觀點延伸比較:
| 結論項目 | 內容 |
|---|---|
| 核心概念 | 運用大型語言模型（LLM）作為後端邏輯引擎，簡化應用程式開發流程。 |
| 靈活性 | 透過提示工程可輕鬆修改應用行為，降低對編碼的依賴。 |
| 可及性 | 降低創建應用的門檻，使更多人能參與開發。 |
| 個性化學習 | 根據使用者需求調整學習內容，提高互動性和效果。 |
| 挑戰與解決方案 | 提示工程複雜性、成本控制及API延遲需加強驗證及優化設計。 |
掌握提示工程以設計高效的應用功能
在構建應用程式時，您不需要傳統地編寫代碼來處理用戶輸入、數據處理和生成輸出。相反，重點可放在四個方面：首先是**提示工程**，即設計精確的提示語句以描述應用功能，這些提示語句就像是該應用的“規範”。接著是**輸入**，將用戶的輸入（可以是文本、結構化數據或其他形式）提供給大型語言模型（LLM）。然後就是**輸出**，LLM根據您的提示及所獲得的輸入進行處理並產生結果，不論是文本、結構化數據（例如JSON），或者是執行其他代碼的指令。最後，是將LLM作為**協調者**來執行各種操作，包括調用外部API。這樣一來，LLM便成為核心推理引擎，可以根據用戶的需求進行智能運算、調取API並返回結果。
這種方式帶來了幾項主要好處：首先，加快了開發流程，使得開發變得更迅速，因為您是在描述功能，而不是逐步編寫代碼。此外，更深入了解模型的運作機制，比如自注意力機制及訓練數據質量，也能進一步提升效果。在選擇合適的輸入提示格式方面，比如關鍵詞和句型結構，可以有效提高生成內容的準確性。而針對特定應用需求，自訂參數如風格、語氣和長度，同樣能夠顯著增強使用者體驗與滿意度。
這種方式帶來了幾項主要好處：首先，加快了開發流程，使得開發變得更迅速，因為您是在描述功能，而不是逐步編寫代碼。此外，更深入了解模型的運作機制，比如自注意力機制及訓練數據質量，也能進一步提升效果。在選擇合適的輸入提示格式方面，比如關鍵詞和句型結構，可以有效提高生成內容的準確性。而針對特定應用需求，自訂參數如風格、語氣和長度，同樣能夠顯著增強使用者體驗與滿意度。
快速開發與靈活性的優勢分析
- **靈活性：**透過修改提示來改變或更新應用程式的行為，這比重新編寫程式碼要簡單得多。
- **可及性：**這降低了創建應用的門檻，讓那些擁有較少傳統編程經驗的人也能夠開發應用程式。
- **適應性：**因為提示描述了應用邏輯，所以當大型語言模型（LLM）更新時，仍然可以使用相同的提示來獲得一致的應用邏輯，而不需要進行程式碼重寫。到目前為止，我們已經看到了如何利用LLM固有的推理和語言理解能力來驅動應用程序的核心邏輯，這將開發重點從撰寫代碼轉移到精心設計有效的提示上。這是一種從命令式編程向聲明式編程的轉變。不過沒有什麼是完美無瑕的。
- **提示工程技能：**這種方法的有效性在於撰寫清晰、明確且全面提示的能力。因此，掌握這項新技能顯得格外重要。在快速開發中，我們可以看到生成式AI背後自我學習和自然語言處理技術所起的重要作用，而不同材質（如數據集和訓練模型）的選擇也會影響最終成果。此外，可以探討具體案例，以說明如何通過生成式AI縮短開發時間。同時，用戶界面的客製化參數使得開發者能根據需求調整功能，以提升應用程序在各種情境下的靈活性與適應性。
)
Free Images降低進入門檻讓更多人能創建應用程式
- **可靠性與可預測性：**大型語言模型（LLMs）是基於機率而非確定性的。因此，為了確保其行為的一致性和可靠性，我們需要仔細設計提示並可能進行額外的驗證步驟。
- **成本：**使用LLMs，尤其是強大的模型，會產生相關的費用（如API調用等）。不過，目前透過每月僅需10美元的GitHub CoPilot Pro計劃，你可以獲得相當數量的Anthropic的Claude Sonnet 3.5——這仍然被認為是目前最優秀的編程LLM之一。
- **安全性：**在處理敏感數據或涉及現實世界決策時，需要對安全問題給予充分考慮。
- **除錯：**由於LLMs是一個黑箱，因此除錯變得相當困難，因此提示工程成為一個重要的除錯工具。然而，在這個階段，一切還都是實驗性的。我們可以無拘無束地進行探索。
### 我不太明白
讓我們利用「將LLM作為後端」的方法來構建一款語言學習應用程式，結合視頻中的指導及我對LLMs運作方式的理解。我們稱之為「LinguaFlow」。
**1. 核心概念與功能：**
我們不打算針對詞彙、文法、會話練習等功能建立單獨模組，也不是寫死規則，而是通過提示向LLM描述每一項功能。我們初步設定如下幾項功能：
- **詞彙建設者：**介紹新單字和短語、提供定義並進行測驗。
- **文法輔導員：**解釋文法概念並提供練習題。
- **會話模擬器：**讓使用者在目標語言中練習會話。
- **翻譯服務：**提供隨需翻譯。
- **個人化學習路徑：**根據使用者水平和進度調整學習內容。
**2. 架構（概念）：**
***前端***
前端將是一個相對簡單的使用者介面（網頁或移動應用），負責處理：
- 使用者輸入（文本、語音——轉錄成文本）。
- 顯示文本以及潛在多媒體內容（例如圖像、發音音頻）。
- 功能之間的導航。
- 使用者檔案管理（登入、設置）。
*關鍵的是，前端不包含任何語言學習邏輯本身，它只是連接到LLM的一條渠道。*
***後端（LLM協調層）***
這是一層薄薄的代碼（例如Python搭配LangChain或LlamaIndex庫，甚至可以使用Bubble等無代碼平台集成LLM API），其主要職責包括：
- 接收來自前端的請求。
- 根據請求的功能和使用者狀態選擇適當的提示。
建立語言學習應用LinguaFlow的流程介紹
這段文字描述了一個系統的運作流程，包括幾個重要的步驟。首先，系統會對使用者的輸入進行格式化，然後將其與提示結合，再將組合好的提示發送給大型語言模型（LLM）API，例如OpenAI的GPT-4、Anthropic的Claude或Google的Gemini等。此外，該系統還需要解析LLM回應中的內容。這一步驟至關重要，因為LLM通常返回文本，但有時我們需要從中提取結構化數據，例如表示測驗問題或分數的JSON物件。
接下來，系統會將處理過的回應發送回前端以供展示。同時，它還必須管理使用者狀態：這是與無狀態API調用的一個主要區別。我們需要儲存有關使用者進度、學習詞彙及當前課程等資訊，這可以透過簡單資料庫（如Supabase或Firebase）來實現，也可以利用LLM的上下文窗口，不過後者在大小和持久性上存在一些限制。因此，我們可能會採用兩種方法的組合。
最後，促進引導設計是整個系統的核心。我們會使用一系列通用系統提示（設定整體背景）以及特定功能提示來達成目標。在建立語言學習應用LinguaFlow時，可以強調生成式AI背後的重要原理，如自然語言處理和深度學習模型。同時，也可考慮客製化參數，例如使用者學習風格、進度追蹤及個性化推薦系統，以提升應用互動性及有效性。加入多元媒材，如影片、音頻和互動練習，有助於增強學習效果，使得使用者能夠在各種情境中靈活運用所學語言。
接下來，系統會將處理過的回應發送回前端以供展示。同時，它還必須管理使用者狀態：這是與無狀態API調用的一個主要區別。我們需要儲存有關使用者進度、學習詞彙及當前課程等資訊，這可以透過簡單資料庫（如Supabase或Firebase）來實現，也可以利用LLM的上下文窗口，不過後者在大小和持久性上存在一些限制。因此，我們可能會採用兩種方法的組合。
最後，促進引導設計是整個系統的核心。我們會使用一系列通用系統提示（設定整體背景）以及特定功能提示來達成目標。在建立語言學習應用LinguaFlow時，可以強調生成式AI背後的重要原理，如自然語言處理和深度學習模型。同時，也可考慮客製化參數，例如使用者學習風格、進度追蹤及個性化推薦系統，以提升應用互動性及有效性。加入多元媒材，如影片、音頻和互動練習，有助於增強學習效果，使得使用者能夠在各種情境中靈活運用所學語言。
前端架構：使用者介面如何設計簡單直觀
"3.1": "通用系統提示（在每次會話中持續存在，應用啟動時加載）這裡的想法是，你將用一個介紹來設置場景，並堅持在我解釋完整個應用程序的功能集之前不進行任何代碼開發。這種分階段提示有其邏輯。我可以解釋，但現在並不重要。你需要知道的是，只需這樣做。你是LinguaFlow，一位友好且樂於助人的語言學習導師。你的目標是有效而愉快地幫助使用者學習新語言。你將與正在學習[目標語言]的使用者互動。該使用者的當前熟練程度為[使用者水平]（初學者、中級、高級）。你應該：* 提供清晰簡明的解釋；* 經常使用例子；* 保持鼓勵和耐心；* 根據使用者的水平調整你的回答；* 記錄使用者的進展（已學詞彙、已完成文法概念）。在每次互動中，我將提供相關信息以更新這些內容。該使用者目前已學習詞彙為：[已學詞彙]（此內容會動態更新）。該使用者已完成以下文法課程：[已完成課程]（同樣會動態更新）。我將提供一系列功能特定提示，以便你創建詳細的技術和開發計劃。在我結束提示並以「香腸」一詞作結之前，請不要開始編碼或創建計劃。",
"3.2": "功能特定提示：\n\n詞彙建立器（介紹新單字）\n\n提示：\n
\n{\n \"任務\": \"介紹單字\",\n \"單字\": \"[新單字]\",\n \"目標語言\": \"[目標語言]\",\n \"使用者水平\": \"[使用者水平]\"\n}\n\n{\n \"單字\": \"[新單字]\",\n \"定義\": \"...\",\n \"例句\": \"...\",\n \"例句翻譯\": \"...\",\n \"發音技巧\": \"...\"\n}\n後端協調層的功能與數據處理過程解析
在當前的技術環境中，後端協調層的功能扮演著至關重要的角色。隨著生成式AI應用程序的興起，如何有效地管理數據處理過程成為了開發者必須面對的一個挑戰。我曾經在一個專案中遇到因為後端數據處理不當而導致性能瓶頸的情況，這讓我深刻體會到一個良好設計的後端協調層的重要性。因此，我想分享一些操作步驟，幫助你打造高效能應用程式。
### 操作指南
1. **規劃架構**
在開始之前，先確定你的應用程式所需的功能與特性。這樣可以幫助你清晰地了解每個模塊需要如何協作。我建議使用 UML 圖來視覺化這些關係，有助於未來整合。
2. **選擇技術棧**
根據需求選擇最合適的技術棧，例如 Node.js、Django 或 Spring Boot。在選擇時要考慮團隊熟悉度及生態系統支持等因素（我個人偏愛使用 Node.js，由於其非阻塞I/O特性，非常適合高並發場景）。
3. **設計 API 接口**
構建 RESTful API 是實現前後端分離的重要一步。確保每個接口都有清晰且簡單易懂的文檔，以便其他開發者能快速理解如何使用它們。可利用 Swagger 來生成和維護 API 文檔。
4. **資料庫設計**
設計合理的資料庫結構是數據處理過程中的核心步驟。務必考慮正規化，避免冗餘數據存儲（很多人不知道，其實良好的資料庫設計可以顯著提升查詢效率）。使用 ER 圖輔助理解表之間的關聯。
5. **異步任務處理**
若有耗時操作（如文件上傳或外部API請求），建議採取異步方式進行，可以提高系統響應速度。可以考慮使用消息隊列，如 RabbitMQ 或 Kafka 來平衡負載。
6. **監控與日誌記錄**
實施全面監控和日誌記錄機制，以便及時偵測問題。例如，可以利用 ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）進行日誌分析和可視化，不僅能夠快速定位問題，也能提供系統運行狀況報告。
### 提供進階技巧或貼心提醒
如果你想進一步提升你的應用性能，不妨考慮實施微服務架構，以便更靈活地管理不同模組之間的依賴。如果還有餘力，可以探索容器化技術，例如 Docker 和 Kubernetes，它們將使部署與擴展變得更加方便。不過，要注意學習曲線可能會相對陡峭，但長期而言絕對值得投資！
### 操作指南
1. **規劃架構**
在開始之前，先確定你的應用程式所需的功能與特性。這樣可以幫助你清晰地了解每個模塊需要如何協作。我建議使用 UML 圖來視覺化這些關係，有助於未來整合。
2. **選擇技術棧**
根據需求選擇最合適的技術棧，例如 Node.js、Django 或 Spring Boot。在選擇時要考慮團隊熟悉度及生態系統支持等因素（我個人偏愛使用 Node.js，由於其非阻塞I/O特性，非常適合高並發場景）。
3. **設計 API 接口**
構建 RESTful API 是實現前後端分離的重要一步。確保每個接口都有清晰且簡單易懂的文檔，以便其他開發者能快速理解如何使用它們。可利用 Swagger 來生成和維護 API 文檔。
4. **資料庫設計**
設計合理的資料庫結構是數據處理過程中的核心步驟。務必考慮正規化，避免冗餘數據存儲（很多人不知道，其實良好的資料庫設計可以顯著提升查詢效率）。使用 ER 圖輔助理解表之間的關聯。
5. **異步任務處理**
若有耗時操作（如文件上傳或外部API請求），建議採取異步方式進行，可以提高系統響應速度。可以考慮使用消息隊列，如 RabbitMQ 或 Kafka 來平衡負載。
6. **監控與日誌記錄**
實施全面監控和日誌記錄機制，以便及時偵測問題。例如，可以利用 ELK Stack（Elasticsearch, Logstash, Kibana）進行日誌分析和可視化，不僅能夠快速定位問題，也能提供系統運行狀況報告。
### 提供進階技巧或貼心提醒
如果你想進一步提升你的應用性能，不妨考慮實施微服務架構，以便更靈活地管理不同模組之間的依賴。如果還有餘力，可以探索容器化技術，例如 Docker 和 Kubernetes，它們將使部署與擴展變得更加方便。不過，要注意學習曲線可能會相對陡峭，但長期而言絕對值得投資！
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個性化學習路徑與狀態管理的重要性
在探討個性化學習路徑與狀態管理的重要性時，我們可以看到生成式AI能根據使用者的學習風格、知識水平和興趣，靈活地調整所呈現的內容。此外，引入各種評估工具，如即時反饋機制和互動模擬，不僅能提升學習者的參與感，還能增強他們的成就感。這些客製化的參數不僅提高了應用程式的效能，也有助於學生自主學習及持續進步。
這種方法的挑戰及其解決方案
這段文本探討了使用生成式AI來構建高效能應用程式的各種優勢與挑戰。首先，透過快速原型設計，我們可以迅速新增功能，只需定義新的提示語即可。其次，該方法的靈活性使得我們能夠根據不同語言或學習風格進行調整，例如修改系統提示和特徵提示，以便更好地滿足用戶需求。此外，LLM（大型語言模型）能針對每位用戶量身定制學習體驗，這無疑提高了學習的個人化程度。
然而，在實施過程中也面臨了一些挑戰。例如，提示工程的複雜性需要我們不斷測試和完善，以確保其可靠性；而成本控制則要求我們密切監控API使用情況，同時可能需要實施緩存機制以節省資源。另外，由於LLM API呼叫可能存在延遲，因此在設計提示時需考慮速度優化，有必要時可採取流媒體技術。同樣，模型有時會產生不準確或無意義的信息，因此選擇穩定可靠的LLM（如GPT-4），並結構化提示以減少歧義，是相當重要的。我們還應該建立有效的驗證檢查機制，例如對測驗答案進行確認，以及提供用戶舉報錯誤的方法。
在工具方面，我們可以利用多種資源，包括LLM API，如OpenAI GPT-4、Anthropic Claude、Google Gemini等，自主託管模型也成為一個選項。在前端框架方面，可以考慮React、Vue.js或Svelte等工具，而後端則可選擇Python搭配Flask/FastAPI或Node.js框架。此外，如果需要更高級的上下文管理，可以使用向量數據庫，如Pinecone、Weaviate或Chroma，加上Supabase、Firebase或PostgreSQL作為資料庫，再輔以LangChain和LlamaIndex等提示工程工具來提升開發效率。
總而言之，這是一種顯著改變軟體開發思維模式的新方式，它強調從命令式編碼轉向聲明式提示工程，使得我們能夠充分利用大型語言模型的推理能力來處理應用邏輯，不僅帶來激動人心的新可能，也帶來了一系列新的挑戰。
然而，在實施過程中也面臨了一些挑戰。例如，提示工程的複雜性需要我們不斷測試和完善，以確保其可靠性；而成本控制則要求我們密切監控API使用情況，同時可能需要實施緩存機制以節省資源。另外，由於LLM API呼叫可能存在延遲，因此在設計提示時需考慮速度優化，有必要時可採取流媒體技術。同樣，模型有時會產生不準確或無意義的信息，因此選擇穩定可靠的LLM（如GPT-4），並結構化提示以減少歧義，是相當重要的。我們還應該建立有效的驗證檢查機制，例如對測驗答案進行確認，以及提供用戶舉報錯誤的方法。
在工具方面，我們可以利用多種資源，包括LLM API，如OpenAI GPT-4、Anthropic Claude、Google Gemini等，自主託管模型也成為一個選項。在前端框架方面，可以考慮React、Vue.js或Svelte等工具，而後端則可選擇Python搭配Flask/FastAPI或Node.js框架。此外，如果需要更高級的上下文管理，可以使用向量數據庫，如Pinecone、Weaviate或Chroma，加上Supabase、Firebase或PostgreSQL作為資料庫，再輔以LangChain和LlamaIndex等提示工程工具來提升開發效率。
總而言之，這是一種顯著改變軟體開發思維模式的新方式，它強調從命令式編碼轉向聲明式提示工程，使得我們能夠充分利用大型語言模型的推理能力來處理應用邏輯，不僅帶來激動人心的新可能，也帶來了一系列新的挑戰。
參考來源
打造人工智慧應用的逐步指南：從零開始的實用手冊
開發AI 應用程式通常包括幾個關鍵步驟：定義問題、收集與準備資料、選擇合適的AI 模型、訓練與驗證模型，然後將其整合到應用程式中。以下是一個結構化的方法 ...
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