ਵੱਖ-ਵੱਖ ਧੁੰਦਲੇ ਪ੍ਰਾਂਪਟਾਂ ਨੂੰ AI ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ-ਤਿਆਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ: ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਫਰੇਮ ਕਰਨਾ, ਅਨੁਮਾਨ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਉਣਾ, ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ ਨਕਸ਼ਾ ਬਣਾਉਣਾ, ਅਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵੈਲਿਡੇਟ ਕਰਨਾ।
ਅਕਸਰ ਇੱਕ "ਧੁੰਦਲਾ ਪ੍ਰਾਂਪਟ" ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਦਾ ਆਮ ਸਥਿਤੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਵਿਚਾਰ ਇਰਾਦੇ ਵਜੋਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਨਾਂ ਕਿ ਨਿਰਦੇਸ਼ਕ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ: “ਇੱਕ ਗ੍ਰਾਹਕ ਪੋਰਟਲ ਬਣਾਓ,” “AI ਖੋਜ ਜੋੜੋ,” ਜਾਂ “ਇਵੈਂਟਸ ਨੂੰ ਰੀਅਲ ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਸਟ੍ਰੀਮ ਕਰੋ।” ਲੋਕ ਜਿਹੜਾ ਨਤੀਜਾ ਚਾਹੁੰਦੇ ਹਨ ਉਹ ਜਾਣਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਅਜੇ ਤਕ ਬਾਰਡਰ, ਜੋਖ਼ਮ, ਜਾਂ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਚੋਣਾਂ ਜਿਹੜੀਆਂ ਇਸਨੂੰ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਵੇਖੋ ਨਹੀਂ।
“ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਤੋਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ” ਦਾ ਮਤਲਬ ਹੈ ਉਸ ਇਰਾਦੇ ਨੂੰ ਇੱਕ ਤਰਤੀਬਬੱਧ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ: ਕੀ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ, ਹਿੱਸੇ ਕਿਵੇਂ ਮਿਲਦੇ ਹਨ, ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੇ ਵਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ-ਕੀ ਸੱਚ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰੇ।
ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ-ਤਿਆਰ ਦਾ ਮਤਲਬ ਸਿਰਫ਼ "ਡਾਇਗ੍ਰਾਮ ਹਨ" ਨਹੀਂ। ਇਸਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕਿ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀਆਂ ਗੱਲਾਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:
AI ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸੋਚ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਉਮੀਦ-ਵਿਕਲਪ ਆਧਾਰਿਤ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ, ਆਮ ਪੈਟਰਨ (queues, caches, service boundaries) ਸੁਝਾਉਣਾ, ਗੈਰ-ਕਾਰਜਕ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਉਣਾ, ਅਤੇ ਇੰਟਰਫੇਸ ਕੋਨਟ੍ਰੈਕਟ ਜਾਂ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਡਰਾਫਟ ਕਰਨਾ।
AI ਗਲਤ ਦਿਸ਼ਾ ਤੇ ਲੈ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਸਹੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕਦਾ: ਬਿਨਾਂ ਪ੍ਰਸੰਗ ਦੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਚੁਣਨਾ, ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਘੱਟ ਅੰਦਾਜ਼ਾ ਲਾਉਣਾ, ਜਾਂ ਉਹ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਛੱਡ ਦੇਣਾ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਤੁਹਾਡੇ ਸੰਗਠਨ ਨੂੰ ਪਤਾ ਹਨ (ਕੰਪਲਾਇੰਸ, ਮੌਜੂਦਾ ਪਲੇਟਫਾਰਮ, ਟੀਮ ਦੀ ਹੁਨਰ). ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਸਮਝੋ ਜਿਸਨੂੰ ਚੈਲੈਂਜ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਨਾਂ ਕਿ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਅੰਤਿਮ ਜਵਾਬ।
ਇਹ ਪੋਸਟ ਇੱਕ ਪ੍ਰਯੋਗਿਕ, ਦੁਹਰਾਏ ਜਾ ਸਕਣ ਵਾਲੇ ਵਰਕਫਲੋ ਨੂੰ ਕਵਰ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਪ੍ਰਾਂਪਟ → ਲੋੜਾਂ → ਅਨੁਮਾਨ → ਵਿਕਲਪ → ਫੈਸਲੇ ਤੱਕ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨਾਲ ਉਹ ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਟ੍ਰੇਸ ਕਰ ਸਕੋ।
ਇਹ ਡੋਮੇਨ ਮਹਿਰਤ, ਵਿਸ਼ਤਾਰਿਤ ਸਾਈਜ਼ਿੰਗ, ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਥਾਂ ਨਹੀਂ ਲਵੇਗੀ—ਅਤੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦਾਅਵਾ ਕਰਦੀ ਕਿ ਹਰ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਲਈ ਇੱਕ ਹੀ "ਸਹੀ" ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਹੈ।
ਧੁੰਦਲਾ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਅਕਸਰ ਗੋਲਾਂ ("ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਬਣਾਓ"), ਹੱਲਾਂ ("microservices ਵਰਤੋ"), ਅਤੇ ਰਾਇਆਂ ("ਇਸਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਬਣਾਓ") ਨੂੰ ਮਿਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਚਿੱਤਰਣ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸਮੱਸਿਆ ਬਿਆਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਜੋ ਪਰਖਣ ਅਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਾਫੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹੋਵੇ।
ਇੱਕ ਜਾਂ ਦੋ ਵਾਕ ਲਿਖੋ ਜੋ ਮੁੱਖ ਉਪਭੋਗਤਾ, ਉਹ ਕੰਮ ਜੋ ਉਹ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਤਤਕਾਲਤਾ ਦਾ ਨਾਮ ਲੈਂਦੇ ਹਨ।
ਉਦਾਹਰਨ: “Customer support managers ਨੂੰ ਖੁਲੇ ਟਿਕਟ ਅਤੇ SLA ਖਤਰੇ ਦੀ ਇੱਕ ਏਕ-ਦਿੱਖ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਉਹ ਹਰ ਰੋਜ਼ ਕੰਮ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦੇ ਸਕਣ ਅਤੇ ਇਸ ਕਵਾਰਟਰ ਵਿੱਚ ਮਿਸਡ SLA ਘਟਾ ਸਕਣ।”
ਜੇ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਕੋਈ ਅਸਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਨਾਂਹੀਂ ਦਿਖਾਂਦਾ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਪੁੱਛੋ। ਜੇ ਇਹ ਨਹੀਂ ਦੱਸਦਾ ਕਿ ਹੁਣ ਕਿਉਂ ਜਰੂਰੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ ਰੈਂਕ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕੋਗੇ।
"ਚੰਗਾ" ਨੂੰ ਮਾਪਯੋਗ ਨਤੀਜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ। ਉਤਪਾਦ ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਸੰਕੇਤਾਂ ਦੇ ਮਿਸ਼ਰਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਦਿਓ।
3–5 ਛੋਟੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਚੁਣੋ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਭ੍ਰਮ ਪੈਦਾ ਕਰਦੇ ਹਨ; ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਜੋਖ਼ਮ ਲੁਕਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਸਰਲ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ "ਖੁਸ਼ ਰਾਹ" ਵਰਣਨ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਉਹ ਏਜ ਕੇਸ ਲਿਖੋ ਜੋ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਣਗੇ।
ਖੁਸ਼ ਰਾਹ ਉਦਾਹਰਣ: ਉਪਭੋਗਤਾ ਸਾਇਨ ਇਨ → ਇੱਕ ਗਾਹਕ ਖੋਜਦਾ ਹੈ → ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਵੇਖਦਾ ਹੈ → ਫੀਲਡ ਅਪਡੇਟ ਕਰਦਾ ਹੈ → ਆਡਿਟ ਲੌਗ ਦਰਜ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਏਜ ਕੇਸ ਜੋ ਸਾਹਮਣੇ ਲਿਆਉਣੇ ਜਾਣ: ਅਫਲਾਈਨ/ਘੱਟ ਕੁਨੈਕਟੀਵਟੀ, ਅੰਸ਼ਿਕ ਅਧਿਕਾਰ, ਨਕਲ ਰਿਕਾਰਡ, ਉੱਚ-ਵਾਲਿਊਮ ਇੰਪੋਰਟਸ, ਟਾਈਮਆਊਟ, ਰੀਟ੍ਰਾਈਜ਼, ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਡਿਪੈਂਡੈਂਸੀ ਡਾਊਨ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਉਹ ਚੀਜ਼ਾਂ ਜਿਹੜੀਆਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਵਰਜ਼ਨ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ ਬਣਾਉਣਗੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰੋ: ਇੰਟੈਗਰੇਸ਼ਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਹੁਣ ਨਹੀਂ ਸਮਰਥਨ ਕਰੋਗੇ, ਅਡਵਾਂਸਡ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ, ਮਲਟੀ-ਰੀਜਨ, ਕਸਟਮ ਵਰਕਫਲੋਜ਼, ਜਾਂ ਪੂਰਾ ਐਡਮਿਨ ਟੂਲਿੰਗ। ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਰਹੱਦਾਂ ਸ਼ਡਿਊਲਾਂ ਦੀ ਰਕਸ਼ਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੀਆਂ "ਫੇਜ਼ 2" ਗੱਲਬਾਤ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਨ੍ਹਾਂ ਚਾਰ ਟੁਕੜਿਆਂ ਨੂੰ ਲਿਖ ਲੈਣ ਤੋਂ ਬਾਦ, ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਇੱਕ ਸਾਂਝਾ ਠੇਕੇਦਾਰੀ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। AI ਇਸਨੂੰ ਸੰਵਾਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਹਨੂੰ ਖੁਦ ਤੋਂ ਨਿਰਮਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ।
ਧੁੰਦਲੇ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਅਕਸਰ ਗੋਲ ("ਇਸਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਓ"), ਫੀਚਰ ("ਨੋਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਭੇਜੋ"), ਅਤੇ ਪਸੰਦਾਂ ("serverless ਵਰਤੋ") ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਕ ਵਿੱਚ ਮਿਲਾ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਕਦਮ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਲੋੜਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਸਪਸ਼ਟ ਵਰਤੋਂ-ਯੋਗ ਵਰਤੋਂਵਨੀਆਂ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਪਲੱਟੋ:
ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਜਾਂਚ: ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਹਰ ਲੋੜ ਲਈ ਕਿਸੇ ਸਕਰੀਨ, API ਐਂਡਪੌਇੰਟ, ਜਾਂ ਬੈਕਗ੍ਰਾਊਂਡ ਜੌਬ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਾਨਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ?
ਇਹ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਧੁੰਦਲੇ ਸ਼ਬਦਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਯੋਗ ਟਾਰਗਟ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ:
ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਕੈਪਚਰ ਕਰੋ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਕੋਈ ਅਦ੍ਰਸ਼ਟ ਆਦਰਸ਼ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਉਣ ਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰ ਦਿਓ ਜੋ ਕਿਸੇ ਨੇ ਸ਼ਿਪ ਨਾ ਕਰ ਸਕੇ:
ਕੁਝ "done means…" ਬਿਆਨ ਲਿਖੋ ਜੋ ਕੋਈ ਵੀ ਪਰਖ ਸਕੇ, ਉਦਾਹਰਣ:
ਇਹ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਉਹ ਇਨਪੁੱਟ ਹਨ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਤੁਸੀਂ ਅਗਲੇ ਕਦਮ ਵਿੱਚ ਉਮੀਦ-ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ ge।
ਧੁੰਦਲਾ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਸ ਲਈ ਫੇਲਦਾ ਨਹੀਂ ਕਿ ਟੈਕਨੋਲੋਜੀ ਮুশਕਲ ਹੈ—ਪਰ ਇਸ ਲਈ ਕਿ ਹਰ ਕੋਈ ਚੁੱਪਚਾਪ ਮੁਕੰਮਲ ਵੇਰਵੇ ਆਪਣੀ ਵੱਖਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਭਰਦਾ ਹੈ। ਕਿਸੇ ਵੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ, AI ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਹਨਾਂ ਗੁਪਤ ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਖੁੱਲ੍ਹਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਜੋ ਸੱਚ ਹੈ ਉਸਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰ ਦਿਓ।
"ਡਿਫਾਲਟ" ਜੋ ਲੋਕ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਾਨ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਪਹਿਲਾਂ ਲਿਖੋ:
ਇਹ ਅਨੁਮਾਨ caching, queues, storage, ਮਾਨੀਟਰਿੰਗ, ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਵਰਗੀਆਂ ਚੋਣਾਂ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਟੇਬਲ ਜਾਂ ਤਿੰਨ ਛੋਟੀਆਂ ਸੂਚੀਆਂ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਪੁੱਛੋ:
ਇਸ ਨਾਲ AI (ਅਤੇ ਟੀਮ) ਨੂੰ ਗਲਤਫ਼ਹਮੀ ਨੂੰ ਤੱਥ ਸਮਝਣ ਤੋਂ ਰੋਕਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਲਾਭਕਾਰ ਸਵਾਲ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹਨ:
ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਿਖੋ ("ਮੰਨ ਲਓ ਪੀਕ 2,000 requests/min","ਮੰਨ ਲਓ PII ਮੌਜੂਦ ਹੈ"). ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਡਰਾਫਟ ਇਨਪੁੱਟਾਂ ਵਜੋਂ ਵੇਖੋ—ਸਠਿਕਤਾ ਲਈ ਹਰ ਇੱਕ ਦੇ ਨਾਲ ਉਮਮੀਦਿਤ ਪੁਸ਼ਟੀਕਾਰ ਅਤੇ ਤਾਰੀਖ ਜੋੜੋ। ਇਸ ਨਾਲ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ ਅਤੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਬਦਲਾਅ ਨੂੰ ਬਦਲਣਾ ਅਤੇ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਦਾ ਹੈ।
ਧੁੰਦਲੇ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਕਦੇ ਵੀ ਇੱਕ ਹੀ "ਸਹੀ" ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨਹੀਂ ਦਿੰਦਾ। ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ-ਤਿਆਰ ਯੋਜਨਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚਣ ਦਾ ਤੇਜ਼ ਤਰੀਕਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਕੁਝ ਯੋਗ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦਾ ਖਾਕਾ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ, ਫਿਰ ਇੱਕ ਡਿਫਾਲਟ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰੋ ਕਿ ਕਿਸ ਹਾਲਤ ਵਿੱਚ ਤੁਸੀਂ ਬਦਲੋਂਗੇ।
ਅਕਸਰ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਪ੍ਰੋਡਕਟਾਂ ਲਈ, ਇੱਕ ਡਿਪਲੋਏਬਲ ਬੈਕਐਂਡ (API + ਬਿਜ਼ਨਸ ਲੋਜਿਕ), ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਡੇਟਾਬੇਸ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਮੈਨੇਜਡ ਸਰਵਿਸਿਜ਼ (auth, email, object storage) ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਇਸ ਨਾਲ ਡਿਪਲੋਇਮੈਂਟ, ਡੀਬੱਗਿੰਗ, ਅਤੇ ਬਦਲਾਵ ਸਿੱਧੇ ਬਣੇ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ।
ਜਦੋਂ ਚੁਣੋ: ਟੀਮ ਛੋਟੀ ਹੋਵੇ, ਲੋੜਾਂ ਬਦਲ ਰਹੀਆਂ ਹੋਣ, ਅਤੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਹੋਵੇ।
ਇੱਕੋ ਡਿਪਲੋਏਬਲ, ਪਰ واضح ਆਂਤਰਿਕ ਮੋਡਿਊਲ (billing, users, reporting) ਅਤੇ ਹੌਲੀ-ਲੰਬੇ ਕੰਮ ਲਈ ਬੈਕਗ੍ਰਾਊਂਡ ਵਰਕਰ। ਇੱਕ ਕਿਊ ਅਤੇ ਰੀਟ੍ਰਾਈ ਨੀਤੀਆਂ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ।
ਜਦੋਂ ਚੁਣੋ: ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਲੰਬੇ ਸਮੇਂ ਵਾਲੇ ਟਾਸਕ ਹਨ, ਪੀਰੀਓਡਿਕ ਸਪਾਈਕ ਹਨ, ਜਾਂ ਮਾਲਕੀਅਤ ਹੱਦਾਂ ਦੀ ਸਪੱਸ਼ਟਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ—ਬਿਨਾਂ ਸੇਵਾਵਾਂ ਵੰਡਣ ਦੇ।
ਜਦੋਂ ਕੋਈ ਮਜ਼ਬੂਤ ਐਲਾਨ ਹੋਵੇ (ਕਠੋਰ ਆਈਸੋਲੇਸ਼ਨ/ਕੰਪਲਾਇੰਸ, ਕਿਸੇ ਹਿਸੇ ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਸਕੇਲ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ), ਕੁਝ ਹਿੱਸਿਆਂ ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਸਰਵਿਸਾਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ।
ਜਦੋਂ ਚੁਣੋ: ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਕੋਈ ਖਾਸ ਲੋਡ ਪੈਟਰਨ, ਆਰਗ ਸੰਰਚਨਾ, ਜਾਂ ਜੋਖ਼ਮ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਦਰਸਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਜੋ ਵਾਧੂ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਭਾਰ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਕਰਨ ਨੂੰ ਜਾਇਜ਼ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇਨ੍ਹਾਂ ਵਿਕਲਪਾਂ ਵਿੱਚ ਫਰਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਰਸਾਓ:
ਚੰਗਾ AI-ਸਹਾਇਤ ਆਉਟਪੁੱਟ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਫੈਸਲਾ ਟੇਬਲ ਹੋਵੇ: “ਡਿਫਾਲਟ = A, B 'ਤੇ ਸਵਿੱਚ ਜੇ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਬੈਕਗ੍ਰਾਊਂਡ ਜੌਬ ਹਨ, C 'ਤੇ ਜਾਓ ਜੇ X ਮੈਟ੍ਰਿਕ/ਪਾਬੰਦੀ ਸੱਚ ਹੋਵੇ।” ਇਹ ਅਣਛੁਪੇ ਮਾਇਕਰੋਸਰਵਿਸਿਜ਼ ਤੋਂ ਰੋਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਅਸਲੀ ਲੋੜਾਂ ਨਾਲ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।
ਅਚਾਨਕ ਪਤਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ "ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ" ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਹ ਤੈਅ ਕਰਨਾ ਹੈ ਕਿ ਸਿਸਟਮ ਦਾ ਡੇਟਾ ਕੀ ਹੈ, ਇਹ ਕਿੱਥੇ ਰਹਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੌਣ ਇਸਨੂੰ ਬਦਲ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਪਹਿਲਾਂ ਮਾਡਲ ਕਰ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਬਾਅਦ ਦੇ ਕਦਮ (ਕੰਪੋਨੈਂਟ, ਇੰਟਰਫੇਸ, ਸਕੇਲਿੰਗ, ਸੁਰੱਖਿਆ) ਕਾਫੀ ਘੱਟ ਅਟਕਣ ਵਾਲੇ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਉਹ ਕੁਝ ਵਸਤੂਆਂ ਨਾਮੋ ਜਿਹੜਿਆਂ 'ਤੇ ਸਿਸਟਮ ਗਿਰਦਾ ਹੈ—ਅਕਸਰ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਤੋਂ ਨਾਊਂਸ: User, Organization, Subscription, Order, Ticket, Document, Event ਆਦਿ। ਹਰ ਵਸਤੂ ਲਈ ਮਾਲਕੀਅਤ ਕੈਪਚਰ ਕਰੋ:
ਇੱਥੇ AI ਲਾਭਕਾਰੀ ਹੈ: ਇਹ ਪ੍ਰਾਰੰਭਿਕ ਡੋਮੇਨ ਮਾਡਲ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਤੋਂ, ਫਿਰ ਤੁਸੀਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਅਸਲ ਹੈ ਜਾਂ ਮੰਨਿਆ ਗਿਆ।
ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਹਰ ਵਸਤੂ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ transactional (OLTP) ਹੈ—ਛੋਟੇ ਪੜ੍ਹਾਈ/ਲਿਖਾਈ ਬਹੁਤ ਹਨ ਜੋ ਸਥਿਰਤਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ—ਜਾਂ analytical ਹੈ (aggregations, ਰੁਝਾਨ, ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ)। ਇੱਕੋ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਦੀ ਮਿਲਾਪ ਅਕਸਰ ਟੈਂਸ਼ਨ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਆਮ ਪੈਟਰਨ: ਐਪ ਲਈ OLTP ਡੇਟਾਬੇਸ ਅਤੇ ਇਵੈਂਟਸ ਜਾਂ ਐਕਸਪੋਰਟ ਦੁਆਰਾ ਭਰਿਆ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਐਨਾਲਿਟਿਕਸ ਸਟੋਰ। ਮੁੱਖ ਗੱਲ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਟੋਰੇਜ ਨੂੰ ਇਸ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਕਰੋ ਕਿ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਨਾ ਕਿ ਇਹ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ "ਲੱਗਦਾ" ਹੈ।
ਸਿਸਟਮ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਨਿਭਰੇਗਾ:
ਖਤਰੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦਰਸਾਓ: PII ਸੰਭਾਲ, ਨਕਲ ਰਿਕਾਰਡ, conflicting sources (ਦੋ ਸਿਸਟਮ ਦਾਅਵਾ ਕਰ ਰਹੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਸਚ ਹਨ), ਅਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ deletion semantics। ਇਹ ਖਤਰੇ ਸਰਹੱਦ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੇ ਹਨ: ਕੀ ਅੰਦਰ ਰਹੇਗਾ, ਕੀ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਕੀ ਆਡਿਟ ਟਰੇਲ ਜਾਂ ਪਹੁੰਚ ਕੰਟਰੋਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਸਰਹੱਦ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਰੱਖ ਲੈਂਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ठोस ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਨਕਸ਼ੇ ਵਿੱਚ ਬਦਲੋ: ਕੀ ਮੌਜੂਦ ਹੈ, ਕੀ ਇਸਦੀ ਮਾਲਕੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਹੋਰਾਂ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਥਾਂ ਹੈ ਜਿੱਥੇ AI ਇੱਕ "ਸ਼ਬਦਾਂ ਵਿੱਚ ਡਾਇਗ੍ਰਾਮ ਜਨਰੇਟਰ" ਵਜੋਂ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਦਦਗਾਰ ਹੈ—ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਵੱਖਰੇ ਸਮਭਾਗ ਕਿਵੇਂ ਹੋਣ ਅਤੇ ਖੁੰਝੇ ਇੰਟਰਫੇਸ ਕਿੱਥੇ ਗੁਆਚ ਰਹੇ ਹਨ।
ਕਮ ਗਿਣਤੀ ਵਾਲੇ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਮਾਲਕੀਅਤ ਲਈ ਨਿਸ਼ਾਨਾ ਬਣਾਓ। ਇੱਕ ਵਧੀਆ ਜਾਂਚ ਇਹ ਹੈ: "ਜੇ ਇਹ ਟੁੱਟੇ, ਤੇ ਕੋਣ ਠੀਕ ਕਰੇਗਾ ਅਤੇ ਕੀ ਬਦਲੇਗਾ?" ਉਦਾਹਰਣ:
ਹਰ ਬਣਾਵਟ ਲਈ ਡੀਫਾਲਟ ਸੰਚਾਰ ਅੰਦਾਜ਼ ਚੁਣੋ ਅਤੇ ਅਪਵਿਵੇਕ ਲਈ ਸਬੂਤ ਦਿਓ:
AI ਹਰ ਯੂਜ਼ਕੈਸ ਨੂੰ ਸਭ ਤੋਂ ਸਧਾਰਨ ਇੰਟਰਫੇਸ ਨਾਲ ਮੈਪ ਕਰਕੇ ਲੇਟੈਂਸੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦੀਆਂ ਲੋੜਾਂ ਪੂਰੀਆਂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਤੀਜੀ-ਪੱਖੀ ਸਰਵਿਸਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ ਅਤੇ ਫੈਸਲਾ ਕਰੋ ਕਿ ਜਦੋਂ ਉਹ ਫੇਲ ਹੋਣਗੀਆਂ ਤਾਂ ਕੀ ਹੋਵੇਗਾ:
ਸੰਖੇਪ "ਇੰਟੈਗਰੇਸ਼ਨ ਟੇਬਲ" ਲਿਖੋ:
ਇਹ ਨਕਸ਼ਾ ਨਿਰਵਾਹ ਟਿਕਟਾਂ ਅਤੇ ਸਮੀਖਿਆ ਚਰਚਾਵਾਂ ਲਈ ਹੱਡੀ-ਪੀਂਡ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕਿਸੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਦਾ ਵ੍ਹਾਈਟਬੋਰਡ ਤੇ ਪੇਸ਼ ਕੀਤਾ ਹੋਇਆ ਚਿੱਤਰ ਸੋਹਣਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਵੀ ਦਿਨ-ਇੱਕ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ 'ਤੇ ਫੇਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਕੋਡ ਲਿਖਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ "ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ ਕਾਂਟਰੈਕਟ" ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰੋ: ਲੋਡ ਹੇਠਾਂ, ਫੇਲਯਰ ਦੌਰਾਨ, ਅਤੇ ਹਮਲੇ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਕੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ—ਅਤੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪਛਾਣੋਗੇ।
ਸਿਸਟਮ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ ਜਦੋਂ ਡਿਪੈਂਡੈਂਸੀ ਸੁਸਤ ਜਾਂ ਡਾਊਨ ਹੋਈ ਹੋਵੇ। ਟਾਈਮਆਊਟ, ਰੀਟ੍ਰਾਈਜ਼ ਵਿਥ ਜਿਟਰ, ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸਰਕਿਟ-ਬ੍ਰੇਕਰ ਨਿਯਮ ਸ਼ਾਮਿਲ ਕਰੋ। ਓਪਰੇਸ਼ਨਜ਼ ਨੂੰ ਆਈਡੈਮਪੋਟੈਂਟ ਬਣਾਓ (ਰੀਕਵੇਸਟ IDs ਜਾਂ idempotency keys ਵਰਤ ਕੇ)।
ਤੀਜੀ-ਪੱਖੀ APIs ਨੂੰ ਕਾਲ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਰੇਟ-ਲਿਮਿਟਸ ਮੰਨੋ ਅਤੇ ਬੈਕਪ੍ਰੈਸ਼ਰ ਬਣਾਓ: ਕਿਊ, ਬਾਊਂਡਿਡ concurrency, ਅਤੇ ਸੁਗਮ ਹਾਲਤ (ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ "ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰੋ" ਜਵਾਬ) ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ।
Authentication (ਕਿਵੇਂ ਯੂਜ਼ਰ ਆਪਣੀ ਪਹਚਾਣ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ) ਅਤੇ authorization (ਉਹ ਕੀ ਦੇਖ/ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ) ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ। ਉੱਚ-ਜਰੂਰੀ ਧਮਕੀਆਂ ਲਿਖੋ: ਚੋਰੀ ਹੋਏ ਟੋਕਨ, ਜਨਤਕ ਐਂਡਪੌਇੰਟ ਦਾ ਦੁੱਭਾਅ, ਇੰਪੁੱਟ ਰਾਹੀਂ ਇੰਜੈਕਸ਼ਨ, ਜਾਂ ਪ੍ਰਿਵਿਲੇਜ ਐਸਕਲੇਸ਼ਨ।
ਸਿੱਧਤ ਕਰੋ ਕਿ secrets ਕਿੱਥੇ ਰਹਿਣਗੇ, ਕਿਸ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਹੈ, ਰੋਟੇਸ਼ਨ ਕਿੰਨੀ ਵਾਰ ਹੋਵੇਗੀ, ਅਤੇ ਆਡਿਟ ਟਰੇਲ ਕਿਵੇਂ ਮਿਲੇਗਾ।
ਸਕੈਪਸ ਵੀਵੇਕਪੂਰਵਕ ਟਾਰਗਟ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ। ਫਿਰ ਤਕਨੀਕਾ ਚੁਣੋ: ਕੈਸ਼ਿੰਗ (ਕੀ, ਕਿੱਥੇ, TTL), ਬੈਚਿੰਗ ਲਈ ਚੈਟੀ ਕਾਲਾਂ, ਐਸਿੰਕ ਵਰਕ ਲੰਬੇ ਟਾਸਕਾਂ ਲਈ, ਅਤੇ ਸਾਂਝੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਲਈ ਹੱਦਾਂ।
ਸੰਰਚਿਤ ਲੌਗ, ਮੁੱਖ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (ਲੇਟੈਂਸੀ, ਏਰਰ רੇਟ, ਕਿਊ ਡੈਪਥ), ਵਿਤਰਿਤ ਟਰੇਸਿੰਗ ਬਾਊਂਡਰੀਆਂ, ਅਤੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਅਲਰਟਾਂ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ। ਹਰ ਅਲਰਟ ਨੂੰ ਕਾਰਵਾਈ ਨਾਲ ਜੋੜੋ: ਕੋਣ ਜਵਾਬ ਦੇਵੇਗਾ, ਕੀ ਚੈਕ ਕਰਨਾ ਹੈ, ਅਤੇ "ਸੇਫ ਮੋਡ" ਕੀ ਦਿਖਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਚੋਣਾਂ endpoints ਅਤੇ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਰਗੀਆਂ ਚੀਜ਼ਾਂ जितਨੀ ਹੀ ਪਹਿਲ-ਪੰਕਤੀ ਹਨ—ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪਹਿਲ-ਕਲਾਸ ਆਈਟਮ ਵਜੋਂ ਸਮਝੋ।
ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਇੱਕ "ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ" ਉੱਤਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ—ਇਹ ਪਾਬੰਦੀਆਂ ਹੇਠਾਂ ਚੋਣਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। AI ਇੱਥੇ ਤਕਨੀਕੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉਪਯੋਗੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦੀ सूची ਦੇ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰਿਕਾਰਡ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਕਿਉਂ ਇੱਕ ਰਸਤਾ ਚੁਣਿਆ, ਕੀ ਤਿਆਗਿਆ ਗਿਆ ਸੀ, ਅਤੇ ਕਿਹੜੀ ਘਟਨਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇਗਾ।
| Option | Cost | Speed to ship | Simplicity | Scale headroom | Notes / When to revisit |
|---|---|---|---|---|---|
| Managed services (DB, queues, auth) | ਮੱਧ-ਉੱਚ | ਤੇਜ਼ | ਉੱਚ | ਉੱਚ | ਜੇ ਵੇਂਡਰ ਸੀਮਾਵਾਂ/ਫੀਚਰ ਲੋੜਾਂ ਵਿਰੁੱਧ ਹੋਣ ਤਾਂ ਮੁੜ ਵੇਖੋ |
| Self-hosted core components | ਘੱਟ–ਮੱਧ | ਘੱਟ–ਮੱਧ | ਘੱਟ | ਮੱਧ–ਉੱਚ | ਜੇ ops ਬੋਝ ਟੀਮ ਸਮਰੱਥਾ ਤੋਂ ਵੱਧ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਮੁੜ ਵੇਖੋ |
| Monolith first | ਘੱਟ | ਤੇਜ਼ | ਉੱਚ | ਮੱਧ | ਜਦੋਂ deploy frequency ਜਾਂ ਟੀਮ ਸਾਈਜ਼ ਮੰਗੇ ਤਾਂ ਵੰਡੋ |
| Microservices early | ਮੱਧ–ਉੱਚ | ਘੱਟ | ਘੱਟ | ਉੱਚ | ਸਿਰਫ ਜੇ ਹੁਣੇ ਹੀ ਅਜ਼ਾਦ ਸਕੇਲਿੰਗ/ਮਾਲਕੀਅਤ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਵੇ |
"ਸਵੀਕਾਰਯੋਗ ਫੇਲ" (ਉਦਾਹਰਣ: ਕਦੇ-ਕਦੇ ਈਮੇਲ ਦੇਰੀ) ਅਤੇ "ਕਦੇ ਨਹੀਂ ਫੇਲ" ਖੇਤਰ (ਭੁਗਤਾਨ, ਡੇਟਾ ਘਾਟ) ਦਖ਼ਲ ਦਿਓ। ਮਹਿੰਗੇ ਫੇਲਿਆਂ ਲਈ ਸੁਰੱਖਿਅਤੀਆਂ ਲਗਾਓ: ਬੈਕਅੱਪ, ਆਈਡੈਮਪੋਟੈਂਸੀ, ਰੇਟ ਲਿਮਿਟਸ, ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਰੋਲਬੈਕ ਰਾਹ।
ਕੁਝ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਓਨ-ਕਾਲ ਲੋਡ ਅਤੇ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਮੁਸ਼ਕਲਾਈ ਵਧਾਉਂਦੇ ਹਨ (ਜ਼ਿਆਦਾ ਹਿੱਸੇ, ਜ਼ਿਆਦਾ ਰੀਟ੍ਰਾਈਜ਼, ਵੰਡੇ ਲੌਗ)। ਐਸੇ ਚੋਣਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਥਮਿਕਤਾ ਦਿਓ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਸਹਾਇਤਾ ਹਕੀਕਤ ਨਾਲ ਮਿਲਦੀਆਂ ਹਨ: ਘੱਟ ਸੇਵਾਵਾਂ, ਸਾਫ਼ ਨਿਰੀਖਣਯੋਗਤਾ, ਅਤੇ ਪੇਸ਼ਗੋਈਯੋਗ ਫੇਲ ਮੋਡ।
ਫੈਸਲੇ ਲਈ ਮਾਪਦੰਡ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕਰੋ: ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਲੋੜਾਂ, ਕਸਟਮਾਈਜੇਸ਼ਨ, ਲੇਟੈਂਸੀ, ਅਤੇ ਸੰਚਾਲਨ ਸਟਾਫ਼ਿੰਗ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਲਾਗਤ ਲਈ self-hosted ਚੁਣਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਛੁਪੇ ਹੋਏ ਖ਼ਰਚ ਨੂੰ ਨੋਟ ਕਰੋ: ਪੈਚਿੰਗ, ਅਪਡੇਟ, ਸਮਰੱਥਾ ਯੋਜ਼ਨਾ, ਅਤੇ ਘਟਨਾ ਪ੍ਰਤਿਕਿਰਿਆ।
ਅਲੰਡੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨਹੀਂ ‘ਹੋ ਜਾਂਦੇ’—ਉਹ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਛੋਟੀਆਂ ਚੋਣਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਜੇ ਇਹ ਚੋਣਾਂ ਸਿਰਫ਼ ਚੈਟ ਲੌਗ ਜਾਂ ਕਿਸੇ ਦੀ ਯਾਦ ਵਿੱਚ ਰਹਿ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਟੀਮ ਮੁੜ-ਚਰਚਾ ਕਰਦੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਅਸਮਰਥ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸ਼ਿਪ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਜਦ ਲੋੜ ਬਦਲਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਸੰਘਰਸ਼ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਹਰ ਮੁੱਖ ਚੋਣ ਲਈ ਇੱਕ Architecture Decision Record (ADR) ਬਣਾਓ। ਇਸਨੂੰ ਛੋਟਾ ਅਤੇ ਇੱਕਸਾਰ ਰੱਖੋ:
AI ਇੱਥੇ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲਾਭਕਾਰੀ ਹੈ: ਇਹ ਚਰਚਾਵਾਂ ਤੋਂ ਵਿਕਲਪਾਂ ਦਾ ਸੰਖੇਪ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ ਨਿਕਾਲ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ADRs ਦਾ ਡਰਾਫਟ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਫਿਰ ਸਹੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਅਨੁਮਾਨ ਬਦਲਦੇ ਹਨ: ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵੱਧ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਕੰਪਲਾਇੰਸ ਕਸੇ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਾਂ ਇਕਸਾ API ਅਣਭਰੋਸੇਯੋਗ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਹਰ ਮੁੱਖ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ ਇੱਕ exit ramp ਜੋੜੋ:
ਇਸ ਨਾਲ ਭਵਿੱਖ ਦਾ ਬਦਲਾਅ ਇੱਕ ਯੋਜਿਤ ਚਲਾਵਟ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਹਲਕਾ ਅੱਗੇ ਦਾ ਅਗਿਆਨ-ਸੰਘਰਸ਼ ਨਹੀਂ।
ਖਤਰਨਾਕ ਚੋਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਪਰਖਯੋਗ ਮਾਈਲਸਟੋਨ ਜੋੜੋ: ਸਪਾਈਕਸ, ਬੈਂਚਮਾਰਕ, ਛੋਟੇ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ, ਜਾਂ ਲੋਡ ਟੈਸਟ। ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜੇ ਅਤੇ ਸਫਲਤਾ ਮਾਪਦੰਡ ਸੰਲਗਨ ਕਰੋ।
ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਜਿਵੇਂ ਲੋੜਾਂ ਬਦਲਦੀਆਂ ਹਨ ADRs ਨੂੰ ਵਰਜ਼ਨ ਕਰੋ। ਇਤਿਹਾਸ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਟ ਨਾ ਕਰੋ—ਅਪਡੇਟ ਜੁੜਾਉ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦੇਖ ਸਕੋ ਕਿ ਕੀ, ਕਦੋਂ, ਅਤੇ ਕਿਉਂ ਬਦਲਿਆ। ਜੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਹਲਕਾ ਢਾਂਚਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੋਵੇ, ਇੱਕ ਆਧਾਰਤ ਟੈਂਪਲੇਟ /blog/adr-template ਵਰਗੀ ਸਥਾਨਕ ਲਿੰਕ ਨਾਲ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਇੱਕ ਡਰਾਫਟ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ "ਖੂਬਸੂਰਤ" ਲਗਣ 'ਤੇ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਇਹ ਉਸ ਵੇਲੇ ਪੂਰਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜਦ ਉਹ ਲੋਕ ਜਿਹੜੇ ਇਹ ਬਣਾਉਣ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ, ਚਲਾਉਣ, ਅਤੇ ਭੁਗਤਾਨ ਕਰਨਗੇ ਇਹ ਮੰਨ ਲੈਂ ਕਿ ਇਹ ਕੰਮ ਕਰੇਗਾ—ਅਤੇ ਜਦ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹਿੱਸਿਆਂ ਲਈ ਸਬੂਤ ਹੋਣ।
ਛੋਟੀ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਵਰਤੋ ਤਾਂ ਕਿ ਅਹਿਮ ਸਵਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਣ:
ਆਉਟਪੁੱਟ ਸਪੱਸ਼ਟ ਰੱਖੋ: “ਅਸੀਂ ਕੀ ਕਰਾਂਗੇ?” ਅਤੇ “ਕੌਣ ਇਸਦਾ ਮਾਲਕ ਹੈ?”—ਸਧਾਰਨ ਨਿਯਤੀਆਂ ਜਾਂ ਮਨੋਰਥਕ ਇरਾਦਿਆਂ ਨਹੀਂ।
ਇੱਕ ਹੀ throughput ਅੰਦਾਜ਼ੇ ਦੀ ਥਾਂ, ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹੋਏ ਲੋਡ ਅਤੇ ਲਾਗਤ ਰੇਂਜ ਬਣਾਓ:
AI ਨੂੰ ਆਪਣੀ ਗਣਿਤ ਅਤੇ ਅਨੁਮਾਨ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਕਹੋ, ਫਿਰ ਮੌਜੂਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਜਾਂ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਸਿਸਟਮਾਂ ਨਾਲ ਸੰਨਦੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ।
ਤੱਤੀਆ ਡਿਪੈਂਡੈਂਸੀ (LLM provider, vector DB, queue, auth service) ਦੀ ਸੂਚੀ ਬਣਾਓ। ਹਰ ਇੱਕ ਲਈ ਲਿਖੋ:
ਸਮੀਖਿਆਆਂ ਸਪੱਸ਼ਟ ਬਣਾਓ, ਨਾ ਕਿ ਇੱਛਾ-ਸਨਕਲਪ:
ਜਦੋਂ ਅਸਹਿਮਤੀਆਂ ਬਚਿ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਫੈਸਲੇ-ਲੈਣ ਵਾਲੇ ਆਈਟਮਾਂ ਵਜੋਂ ਦਰਜ ਕਰੋ ਜਿਸ ਲਈ ਮਾਲਕ ਅਤੇ ਤਾਰੀਖ ਹੋਵੇ—ਫਿਰ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧੋ।
AI ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸਾਥੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਜੂਨੀਅਰ ਆਰਕੀਟੈਕਟ ਵਾਂਗ ਵਰਤੋਂ: ਤੇਜ਼ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦਾ, ਪਰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੰਦਰਭ, ਚੈੱਕ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ ਦੀ ਲੋੜ।
AI ਨੂੰ ਇੱਕ "ਬਾਕਸ" ਦਿਓ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਹੈ: ਬਿਜ਼ਨਸ ਲਕਸ਼, ਉਪਭੋਗਤਾ, ਸਕੇਲ, ਬਜਟ, ਡੈਡਲਾਈਨ, ਅਤੇ ਕੋਈ ਨਾਨ-ਨੇਗੋਸ਼ੀਏਬਲ (ਟੈਕ ਸਟੈਕ, ਕੰਪਲਾਇੰਸ, ਹੋਸਟਿੰਗ)। ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਪੁੱਛੋ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਖੁੱਲੇ ਸਵਾਲ ਲਿਖੇ ਜਾਣ।
ਸਧਾਰਨ ਨਿਯਮ: ਜੇ ਕੋਈ ਪਾਬੰਦੀ ਮਾਇਨੇ ਖਾਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਸਨੂੰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੱਸੋ—ਮਾਡਲ ਤੋਂ ਇਸਨੂੰ ਅਨੁਮਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਉਮੀਦ ਨਾ ਰੱਖੋ।
ਜੇ ਤੁਹਾਡਾ ਲਕਸ਼ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਯੋਜਨਾ ਤੋਂ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਸਿਸਟਮ ਤੱਕ ਜਲਦੀ ਜਾਣਾ ਹੈ ਬਿਨਾ ਫੈਸਲਿਆਂ ਨੂੰ ਹੈਂਡਆਫ਼ 'ਚ ਖੋਣ ਦੇ, ਤਾਂ ਵਰਕਫਲੋ ਟੂਲ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। Koder.ai ਵਰਗੇ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਇੱਥੇ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹੀ ਚੈਟ ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਉही constraints ਨੂੰ ਇੰਪਲੀਮੈਂਟੇਸ਼ਨ ਤੱਕ ਲਿਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ: planning mode, ਦੁਹਰਾਓਯੋਗ iterations, ਅਤੇ ਜਦ ਤੁਸੀਂ pipeline ਦੀ ਮਲਕੀਅਤ ਲੈਣ ਲਈ ਤਯਾਰ ਹੋਵੋਗੇ ਤਾਂ ਸੋర్స్ ਕੋਡ ਇੱਕਸਪੋਰਟ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ।
ਇਸ ਨਾਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਸਮੀਖਿਆ ਦੀ ਲੋੜ ਘੱਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀ—ਜੇ ਕਿਛ, ਇਹ ਅਨੁਮਾਨ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਕਾਰਜਕ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਮਿਆਦ ਵੱਧਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ—ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਤੋਂ ਚਲ ਰਹੀ ਐਪ ਤੱਕ ਜਲਦੀ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹੋ।
ਛੋਟੇ ਟੈਮਪਲੇਟ ਵਰਤੋ ਜੋ ਸੰਰਚਿਤ ਆਊਟਪੁੱਟ ਦੇਂਦੇ ਹਨ:
You are helping design a system.
Context: <1–3 paragraphs>
Constraints: <bullets>
Non-functional requirements: <latency, availability, security, cost>
Deliverables:
1) Assumptions + open questions
2) 2–3 candidate architectures with pros/cons
3) Key tradeoffs (what we gain/lose)
4) Draft ADRs (decision, alternatives, rationale, risks)
(ਤਿੰਨ-ਬਿੰਦੂਆਂ ਵਾਲਾ ਕੋਡ ਬਲਾਕ ਯਥਾਵਤ ਛੱਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ—ਇਸ ਨੂੰ ਤਬਦੀਲ ਨਾ ਕਰੋ।)
ਪਹਿਲੀ ਪਾਸ ਲਈ ਪੁੱਛੋ, ਫਿਰ ਤੁਰੰਤ ਇਕ ਟੀਕਾ-ਟਿੱਪਣੀ ਮੰਗੋ:
ਇਸ ਨਾਲ ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਮਾਤਰ ਰਾਹ 'ਤੇ ਜਲਦੀ ਨਹੀਂ ਟਿੱਕਦਾ।
AI ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ ਪਰ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਮੁੱਦੇ:
ਤੁਸੀਂ ਚਾਹੋ ਤਾਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਹਲਕਾ ADRs ਵਜੋਂ ਕੈਪਚਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਰੇਪੋ ਦੇ ਨਾਲ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ (ਵੇਖੋ /blog/architecture-decision-records).
ਧੁੰਦਲਾ ਪ੍ਰਾਂਪਟ: “ਇੱਕ ਸਿਸਟਮ ਬਣਾਓ ਜੋ ਗਾਹਕਾਂ ਨੂੰ ਦੱਸੇ ਜੇ ਡਿਲਿਵਰੀ ਦੇਰੀ ਹੋਏਗੀ।”
AI ਇਸਨੂੰ ਨਿਮਨ ਲੋੜਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ:
ਦੋ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਵਾਲ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਉਲਟ ਸਕਦੇ ਹਨ:
ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਨਾਲ ਤੁਸੀਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਗਲਤ ਚੀਜ਼ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਤੋਂ ਰੋਕਦੇ ਹੋ।
AI candidate architectures ਸੁਝਾਉਂਦਾ ਹੈ:
Option 1: Synchronous API: carrier webhook → delay scoring service → notification service
Option 2: Queue-based: webhook → enqueue event → workers score delays → notifications
ਟਰੇਡ-ਆਫ਼ ਫੈਸਲਾ: ਜੇ carrier reliability ਅਤੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਸਪਾਈਕ ਜੋਖ਼ਮ ਹਨ ਤਾਂ queue-based ਚੁਣੋ; ਜੇ ਵੋਲਿਊਮ ਘੱਟ ਅਤੇ carrier SLA ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੈ ਤਾਂ synchronous ਚੁਣੋ।
ਬਣਾਉਣਯੋਗ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਡਿਲਿਵਰੇਬਲ:
"Prompt to architecture" ਇੱਕ ਇੰਟੈਂਟ (ਜਿਵੇਂ "ਗਾਹਕ ਪੋਰਟਲ ਬਣਾਓ") ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਯੋਗ ਯੋਜਨਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਦਾ ਵਰਕਫਲੋ ਹੈ: ਲੋੜਾਂ, ਅਨੁਮਾਨ, ਉਮੀਦ-ਵਿਕਲਪ, ਸਪੱਸ਼ਟ ਫੈਸਲੇ, ਅਤੇ ਕੰਪੋਨੈਂਟ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਫਲੋਜ਼ ਦਾ ਏਕ-ਸੰਪਰਕ ਦ੍ਰਿਸ਼।
AI ਦੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਤਾਵ ਵੱਜੋਂ ਸਲਾਹ ਦੇਓ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਟੈਸਟ ਅਤੇ ਸੋਧ ਸਕਦੇ ਹੋ—ਅੰਤਿਮ ਉੱਤਰ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ।
ਪ੍ਰੋਡਕਸ਼ਨ-ਤਿਆਰ ਦਾ مطلب ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਖੁੱਲ੍ਹੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇਹ ਸ਼ਾਮਿਲ ਹੋਣਾ ਹੈ:
ਡਾਇਗ੍ਰਾਮ ਮਦਦਗਾਰ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ ਨਹੀਂ ਹਨ।
1–2 ਵਾਕ ਲਿਖੋ ਜੋ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ:
ਜੇ ਪ੍ਰਾਂਪਟ ਕਿਸੇ ਅਸਲ ਉਪਭੋਗਤਾ ਜਾਂ ਤੁਰੰਤਤਾ ਨੂੰ ਨਾਂਹੀਂ ਲਿਆਉਂਦਾ, ਤਾਂ ਉਸਨੂੰ ਪੁੱਛੋ—ਨਹੀਂ ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਟਰੇਡ-ਆਫ ਨੂੰ ਬਰਾਬਰੀ ਨਾਲ ਰੈਂਕ ਨਹੀਂ ਕਰ ਸਕੋਗੇ।
3–5 ਮਾਪਯੋਗ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਚੁਣੋ ਜੋ ਪ੍ਰੋਡਕਟ ਅਤੇ ਓਪਰੇਸ਼ਨਲ ਨਤੀਜਿਆਂ ਦਾ ਮਿਸ਼ਰਣ ਹੋਣ:
"ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿਸਥਾਰ" ਤੋਂ ਬਚੋ: ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੋਣ ਨਾਲ ਤਰਜੀਹਾਂ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੋ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ; ਬਹੁਤ ਘੱਟ ਹੋਣ ਨਾਲ ਜੋਖ਼ਮ ਛੁਪ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।
ਅਸਲ ਦਫ਼ਤਰ ਵਿਚ ਅਕਸਰ ਲੁਕਿਆ ਹੋਇਆ "ਡਿਫੋਲਟ" ਲਿਖੋ (ਟ੍ਰੈਫਿਕ, ਡੇਟਾ ਗੁਣਵੱਤਾ, ਉਪਭੋਗਤਾ ਢੰਗ, ਓਪਸ ਕਵਰੇਜ), ਫਿਰ ਤਿੰਨ ਸੂਚੀਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡੋ:
ਅਨੁਮਾਨਾਂ ਨੂੰ ਖੁੱਲ੍ਹ ਕਰ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਬਣਾਓ (ਕੌਣ/ਕਦੋਂ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕੀਤੀ) ਤਾਂ ਕਿ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਚੈਲੰਜ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਈ ਵਰਤੋਂਯੋਗ ਵਿਕਲਪ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਡਿਫਾਲਟ ਚੁਣੋ ਜਿਸਦੇ ਬਦਲਣ ਦੀ ਸਪਸ਼ਟ ਸ਼ਰਤ ਹੋਵੇ, ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ:
ਮੁਕੱਦਮਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਫੈਸਲੇ ਟਰੇਡ-ਆਫ ਨਾਲ ਰਿਕਾਰਡ ਹੋਣ।
ਮੁੱਖ ਡੋਮੇਨ ਵਸਤੂਆਂ (ਜਿਵੇਂ User, Order, Ticket, Event) ਨੂੰ ਨਾਮ ਦਿਓ ਅਤੇ ਹਰ ਇੱਕ ਲਈ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ:
ਹਰ ਡਿਪੈਂਡੈਂਸੀ (payments, messaging, LLMs, internal APIs) ਲਈ ਫੇਲਯਰ ਸੁਭਾਵ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ:
ਰੇਟ ਲਿਮਿਟਸ ਦੀ ਉਮੀਦ ਕਰੋ ਅਤੇ ਬੈਕਪ੍ਰੈਸ਼ਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰੋ ਤਾਂ ਕਿ ਸਪਾਈਕ cascade ਨਾ ਕਰ ਸਕਣ।
ਹਰ ਮੁੱਖ ਚੋਣ ਲਈ ਇੱਕ Architecture Decision Record (ADR) ਬਣਾਓ:
AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਜੂਨੀਅਰ ਆਰਕੀਟੈਕਟ ਵਾਂਗ ਵਰਤੋ: ਤੇਜ਼ ਵਿਕਲਪ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਮਰੱਥ, ਪਰ ਸਪੱਸ਼ਟ ਸੰਦਰਭ, ਚੈੱਕ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਆਪਣੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ AI ਨੂੰ ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਫੈਸਲੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਪਾਰਦਰਸ਼ੀ ਅਤੇ ਟ੍ਰੇਸੇਬਲ ਹੋਣਗੇ।
ਫਿਰ ਸਟੋਰੇਜ ਪੈਟਰਨ ਇਸ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਚੁਣੋ: OLTP vs analytics. ਡੇਟਾ ਫਲੋ ਕ ਰੂਪ-ਰੇਖਾ (ingestion → transformation → retention/deletion) ਬਣਾਓ।
ਹਰੇਕ ਅਨੁਮਾਨ ਲਈ "exit ramp" ਦਿਓ (ਟ੍ਰਿਗਰ + ਕੀ ਕਰਨਾ). ADRs ਤਲਾਸ਼ਯੋਗ ਅਤੇ ਵਰਜ਼ਨਡ ਰੱਖੋ; ਨਮੂਨਾ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੋਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਟੈਂਪਲੇਟ /blog/adr-template ਵਰਗਾ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹੋ।