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AI 开发常见问题

Prompt 相关​

Q: 如何写出更好的 Prompt？​

A: 好的 Prompt 应该：

  1. 明确任务目标
  2. 提供足够上下文
  3. 使用结构化格式
  4. 包含示例说明
  5. 指定输出格式

Q: 为什么有时候 AI 的回答不够准确？​

A: 可能的原因包括：

  1. Prompt 不够清晰或具体
  2. 缺少必要的上下文信息
  3. 模型的知识截止日期限制
  4. 任务超出模型能力范围

开发工具相关​

Q: 如何选择合适的 AI 开发工具？​

A: 考虑以下因素：

  1. 项目需求和场景
  2. 开发团队熟悉度
  3. 成本和预算
  4. 安全性要求
  5. 集成难易程度

Q: AI 工具生成的代码是否可靠？​

A: AI 生成的代码需要：

  1. 仔细审查和测试
  2. 确保符合项目规范
  3. 验证安全性和性能
  4. 可能需要人工优化

性能相关​

Q: 如何优化 AI 功能的响应速度？​

A: 可以通过以下方式：

  1. 使用缓存机制
  2. 实现流式响应
  3. 批量处理请求
  4. 优化模型参数
  5. 使用边缘计算

Q: 如何控制 AI 服务的成本？​

A: 建议：

  1. 实施速率限制
  2. 优化 token 使用
  3. 缓存常用响应
  4. 选择合适的模型
  5. 监控使用情况

安全相关​

Q: 如何保护 API 密钥安全？​

A: 关键措施：

  1. 使用环境变量
  2. 实施访问控制
  3. 定期轮换密钥
  4. 监控异常使用
  5. 使用密钥管理服务

Q: 如何处理敏感数据？​

A: 建议：

  1. 数据脱敏处理
  2. 实施访问控制
  3. 加密传输
  4. 遵守隐私政策
  5. 定期安全审计

集成相关​

Q: 如何选择合适的 AI 模型？​

A: 考虑因素：

  1. 任务需求
  2. 性能要求
  3. 成本预算
  4. 部署环境
  5. 维护难度

Q: 前端如何处理大规模 AI 计算？​

A: 解决方案：

  1. 使用 Web Workers
  2. 实现流式处理
  3. 采用分批计算
  4. 优化内存使用
  5. 考虑服务端计算