ai-engineer
Créer des applications LLM de production avec un ingénieur IA
Développez rapidement des applications LLM de qualité production, des systèmes RAG et des agents IA intelligents avec l'aide d'un expert en recherche vectorielle, IA multimodale et intégrations entreprise.
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اختبرها
استخدام "ai-engineer". Build a production RAG system for my documentation
النتيجة المتوقعة:
I'll help you build a production RAG system. First, let me outline the architecture: 1) Document processing pipeline with chunking strategies, 2) Vector storage using Qdrant with HNSW indexing, 3) Retrieval with hybrid search combining vector similarity and BM25, 4) Reranking with CrossEncoder for improved relevance. Would you like me to provide implementation code for any specific component?
استخدام "ai-engineer". How do I implement AI safety in my chatbot?
النتيجة المتوقعة:
For AI safety in production chatbots, implement these layers: 1) Input filtering with prompt injection detection, 2) PII detection and redaction using Presidio, 3) Output moderation with OpenAI Moderation API, 4) Rate limiting per user to prevent abuse. Would you like detailed implementation guidance for any of these components?
التدقيق الأمني
آمنPrompt-only skill with no executable code. Static analysis scanned 0 files (0 lines) and detected 0 potential security issues. Risk score: 0/100. This is a text-based persona prompt for AI engineering tasks with no scripts, network calls, filesystem access, or external command execution. No prompt injection attempts detected.
درجة الجودة
ماذا يمكنك بناءه
Base de connaissances entreprise RAG
Construisez un système RAG de production qui combine la recherche vectorielle avec la correspondance par mots-clés pour fournir des réponses précises à partir de la documentation de l'entreprise.
Agent IA de service client
Créez un système multi-agents qui traite les demandes clients avec des flux d'escalade et une intégration aux systèmes CRM.
Pipeline d'analyse de documents
Implémentez un pipeline multimodal qui extrait les informations des PDF, images et tableaux pour le traitement automatisé des documents.
جرّب هذه الموجهات
Aidez-moi à construire un système RAG de base utilisant LangChain et Qdrant pour la recherche sémantique. Incluez le stockage vectoriel, la stratégie de chunking et le pipeline de récupération.
Améliorez mon système RAG actuel avec la recherche hybride, le reranking et la décomposition de requêtes. Comment implémenter ces patterns en production ?
Concevez un système multi-agents utilisant CrewAI avec des rôles spécialisés pour la recherche, l'analyse et le rapport. Incluez la gestion de la mémoire et l'intégration d'outils.
Concevez un pipeline d'inférence LLM optimisé en coûts avec la mise en cache sémantique, le routage de modèles basé sur la complexité des requêtes et les contrôles budgétaires.
أفضل الممارسات
- Commencez par des métriques de succès claires et des frameworks d'évaluation avant de construire des systèmes IA
- Implémentez l'observabilité dès le premier jour avec le tracing, les métriques et la journalisation
- Utilisez des sorties structurées et la sécurité des types pour garantir un comportement IA fiable
تجنب
- Construire une preuve de concept sans considérer l'évolutivité en production
- Ignorer la gestion des erreurs et les stratégies de repli pour les défaillances de services IA
- Ignorer les implications de coûts de l'utilisation des LLM dans les systèmes de production