Najczęstsze błędy początkujących przy tworzeniu aplikacji AI (i jak je naprawić)

Dlaczego projekty aplikacji AI zawodzą wcześnie (nawet z dobrymi pomysłami)

Aplikacje AI często wydają się proste na początku: podłączasz API, piszesz kilka promptów i demo wygląda imponująco. Potem pojawiają się prawdziwi użytkownicy z chaotycznymi danymi wejściowymi, niejasnymi celami i przypadkami brzegowymi — i nagle aplikacja staje się niespójna, wolna lub pewnie błędna.

„Błąd początkującego” w AI to nie kwestia kompetencji. To konsekwencja budowania z nowym rodzajem komponentu: modelu probabilistycznego, wrażliwego na kontekst i czasem wymyślającego wiarygodne odpowiedzi. Wiele wczesnych porażek wynika z traktowania tego komponentu jak zwykłego wywołania biblioteki — deterministycznego, w pełni kontrolowalnego i już dopasowanego do biznesu.

Jak korzystać z tego przewodnika

Przewodnik jest uporządkowany tak, by szybko zmniejszyć ryzyko. Najpierw napraw kwestie o największym wpływie (wybór problemu, baseline, ewaluacja i UX budujący zaufanie), potem przejdź do optymalizacji (koszty, opóźnienia, monitoring). Jeśli masz tylko czas na kilka zmian, priorytetyzuj te, które zapobiegają cichym awariom.

Krótkie wyobrażenie mentalne

Pomyśl o swojej aplikacji AI jak o łańcuchu:

• Wejścia: wiadomości użytkownika, pliki, rekordy baz danych, pobrane dokumenty
• Model: prompt, narzędzia/funkcje, ograniczenia i okno kontekstowe
• Wyjścia: odpowiedź modelu, cytowania, wykonane akcje
• Wpływ na użytkownika: decyzje, zaoszczędzony (lub stracony) czas, zaufanie zdobyte (lub utracone)

Gdy projekty zawodzą wcześnie, zwykle nie jest to „model jest zły”. To jeden ogniw łańcucha jest niezdefiniowany, nieprzetestowany lub niedopasowany do rzeczywistego użycia. Poniższe sekcje pokazują najczęstsze słabe ogniwa i praktyczne naprawy, które możesz zastosować bez przebudowy wszystkiego.

Praktyczna wskazówka: jeśli działasz szybko, używaj środowiska, w którym możesz iterować bezpiecznie i natychmiast się cofać. Platformy takie jak Koder.ai (vibe-coding do budowy aplikacji webowych, backendów i mobilnych przez chat) pomagają tu, bo możesz szybko prototypować przepływy, trzymać zmiany małe i polegać na snapshotach/rollback, gdy eksperyment pogarsza jakość.

Błąd #1: Rozwiązywanie niewłaściwego problemu z AI

Częstym trybem porażki jest zaczynanie od „dodajmy AI” i dopiero potem szukanie miejsca na jego użycie. Efekt to funkcja imponująca w demo, ale nieistotna (albo irytująca) w realnym użyciu.

Zacznij od job-to-be-done

Zanim wybierzesz model czy zaprojektujesz prompt, zapisz zadanie użytkownika prostym językiem: co próbuje osiągnąć, w jakim kontekście i co jest dziś trudne?

Następnie zdefiniuj kryteria sukcesu, które możesz zmierzyć. Przykłady: „skrócić czas tworzenia odpowiedzi z 12 minut do 4”, „obciąć błędy pierwszej odpowiedzi poniżej 2%” lub „zwiększyć wskaźnik ukończeń formularza o 10%”. Jeśli nie możesz tego zmierzyć, nie dowiesz się, czy AI pomogło.

Wybierz jeden wąski przypadek v1 (i co odrzucić)

Początkujący często próbują zbudować wszechwiedzącego asystenta. Na v1 wybierz jeden krok workflow, gdzie AI wnosi jasną wartość.

Dobre v1 zazwyczaj:

• wpasowują się w istniejący proces (nie zastępują go z dnia na dzień)
• mają jasne wejścia i oczekiwane wyjścia
• pozwalają człowiekowi na przegląd przed wszystkim nieodwracalnym

Równie ważne: wypisz wyraźnie, co nie będzie w v1 (dodatkowe narzędzia, wiele źródeł danych, automatyzacja przypadków brzegowych). To utrzymuje zakres realistycznym i przyspiesza naukę.

Zdecyduj, co musi być poprawne, a co może być „pomocne”

Nie każde wyjście wymaga tego samego poziomu dokładności.

• Musi być poprawne: liczby, oświadczenia polityki, twierdzenia prawne/medyczne, akcje wywołujące maile/płatności.
• Może być pomocne: burza mózgów, przepisywanie tonu, streszczenia, proponowane następne kroki.

Wyznacz tę granicę wcześnie. Ona determinuje, czy potrzebujesz ścisłych zabezpieczeń, cytowań, zatwierdzenia ludziem, czy wystarczy „asysta robocza”.

Błąd #2: Brak baseline do porównania

Zaskakująca liczba projektów AI zaczyna od „dodajemy LLM” i nigdy nie odpowiada na podstawowe pytanie: w porównaniu do czego?

Jeśli nie udokumentujesz obecnego workflow (lub nie stworzysz wersji bez AI), nie dowiesz się, czy model pomaga, szkodzi, czy tylko przesuwa pracę. Zespoły kończą dyskutując opinie zamiast mierząc wyniki.

Zbuduj baseline zanim dotkniesz modelu

Zacznij od najprostszego, co może działać:

• przepływ oparty na regułach (if/then, routing po słowach kluczowych, wymagane pola)
• biblioteka szablonów (odpowiedzi mailowe, streszczenia, wiadomości onboardingowe)
• tablica wyszukiwań lub strona FAQ z wyszukiwaniem
• tylko human-in-the-loop (czysta kolejka + makra) jako twoja „kontrola”

Ten baseline stanie się twoją miarą dokładności, szybkości i satysfakcji użytkownika. Pokaże też, które części problemu są naprawdę „językowo trudne”, a które po prostu brakują struktury.

Oszacuj ROI prostymi metrykami

Wybierz kilka mierzalnych rezultatów i śledź je dla baseline i AI:

• czas oszczędzony na zadanie (minuty na ticket, szkic, analizę)
• redukcja błędów (mniej eskalacji, mniej poprawek)
• wzrost konwersji (więcej rejestracji, mniej porzuceń)

Wiedz, kiedy AI to złe narzędzie

Jeśli zadanie jest deterministyczne (formatowanie, walidacje, routing, obliczenia), AI może obsługiwać tylko mały fragment — np. przepisywanie tonu — podczas gdy reguły zrobią resztę. Silny baseline to oczywiście pokaże i zapobiegnie drogiemu obejściu z użyciem AI.

Błąd #3: Traktowanie promptów jak magicznych zaklęć

Typowy wzorzec początkującego to „promptuj, aż zadziała”: zmieniasz zdanie, raz dostajesz lepszą odpowiedź i myślisz, że problem rozwiązany. Problem w tym, że nieustrukturyzowane promptowanie często zachowuje się inaczej dla różnych użytkowników, przypadków brzegowych i aktualizacji modeli. Co wyglądało na sukces, może stać się nieprzewidywalne przy prawdziwych danych.

Pisz prompt jak wymagania produktowe

Zamiast liczyć, że model „zrozumie”, określ zadanie jasno:

• Rola: kim ma być model (np. „agent obsługi klienta ds. rozliczeń”)
• Zadanie: co ma wygenerować (np. „szkic odpowiedzi mailowej”)
• Ograniczenia: czego nie robić (np. „nie wymyślaj polityk; zapytaj, jeśli brakuje informacji”)
• Format wyjścia: schemat lub szablon (np. klucze JSON, sekcje w punktach)

To zamienia niejasne polecenie w coś, co możesz testować i odtwarzać.

Używaj przykładów — i kontrprzykładów

Dla trudnych przypadków dodaj kilka dobrych przykładów („kiedy użytkownik pyta X, odpowiedz Y”) i przynajmniej jeden kontrprzykład („nie rób Z”). Kontrprzykłady szczególnie pomagają ograniczyć pewne, lecz błędne odpowiedzi, jak wymyślanie liczb czy cytowanie nieistniejących dokumentów.

Wersjonuj prompt jak kod

Traktuj prompt jako zasób: trzymaj go w kontroli wersji, nadaj nazwę i krótkie changelogi (co się zmieniło, dlaczego, oczekiwany wpływ). Gdy jakość spadnie, łatwo cofnąć zmianę — i przestaniesz kłócić się z pamięci o „promptcie, którego używaliśmy w zeszłym tygodniu”.

Błąd #4: Oczekiwanie, że model zna twoją firmę

Częsty błąd początkujących to zadawanie LLM pytań o fakty specyficzne dla firmy, których on po prostu nie ma: aktualne zasady cenowe, wewnętrzne polityki, najnowsza roadmapa produktu czy sposób, w jaki support obsługuje przypadki brzegowe. Model może odpowiedzieć pewnie — i to właśnie prowadzi do wysyłania błędnych wskazówek.

Oddziel, co „wie” model, od tego, co wiesz ty

Traktuj LLM jako świetny w rozpoznawaniu wzorców językowych, streszczaniu, przepisywaniu i wnioskowaniu na podstawie dostarczonego kontekstu. Nie jest to żywa baza danych twojej organizacji. Nawet jeśli widział podobne firmy w treningu, nie zna twojej aktualnej rzeczywistości.

Przydatny model mentalny:

• Wiedza modelu: ogólne pisanie, powszechne koncepcje, uniwersalne dobre praktyki
• Twoje dane biznesowe: polityki, SKU, umowy, dokumentacja produktu, historia klienta, liczby

Jeśli odpowiedź musi zgadzać się z twoją wewnętrzną prawdą, musisz ją dostarczyć.

Używaj retrieval tylko, gdy możesz cytować źródła

Gdy dodajesz RAG, traktuj to jak system „pokaż pracę”. Pobieraj konkretne fragmenty z zatwierdzonych źródeł i wymagaj, by asystent je cytował. Jeśli nie możesz tego cytować, nie przedstawiaj tego jako faktu.

To też zmienia sposób promptowania: zamiast „Jaka jest nasza polityka zwrotów?”, zapytaj „Używając dołączonego fragmentu polityki, wyjaśnij politykę zwrotów i zacytuj odpowiednie linie.”

Dodaj „Nie wiem” i bezpieczne fallbacky

Zbuduj jawne zachowanie na wypadek niepewności: „Jeśli nie możesz znaleźć odpowiedzi w dostarczonych źródłach, powiedz, że nie wiesz i zaproponuj następne kroki.” Dobre fallbacky to przekierowanie do ręcznej obsługi, strony wyszukiwania lub krótkie pytanie doprecyzowujące. To chroni użytkowników — i twój zespół przed sprzątaniem po pewnych błędach.

Błąd #5: RAG bez sprawdzania trafności i cytowań

RAG (Retrieval-Augmented Generation) może szybko sprawić, że aplikacja AI „wydaje się” mądrzejsza: podłączasz dokumenty, pobierasz kilka „trafnych” fragmentów i pozwalasz modelowi odpowiedzieć. Pułapka początkującego to założenie, że retrieval automatycznie znaczy dokładność.

Co zwykle idzie nie tak

Większość porażek RAG to nie model „halucynujący z powietrza” — to system dostarczający mu zły kontekst.

Typowe problemy to złe chunkowanie (dzielenie tekstu w połowie idei, utrata definicji), nieistotne pobrane fragmenty (wyniki pasują do słów kluczowych, ale nie do znaczenia) i przestarzałe dokumenty (system cytuje politykę z poprzedniego kwartału). Gdy pobrany kontekst jest słaby, model nadal wygeneruje pewną odpowiedź — tylko osadzoną w szumie.

Dodaj sprawdzenia trafności, nie tylko retrieval

Traktuj retrieval jak wyszukiwanie: potrzebuje kontroli jakości. Kilka praktycznych wzorców:

• Ustaw minimalny próg trafności (lub zachowanie „brak odpowiedzi”) przy niskich wynikach.
• De-duplikuj niemal identyczne fragmenty, by jeden powtarzający się akapit nie dominował.
• Preferuj mniej, ale wyższej jakości źródeł zamiast zrzucania wielu fragmentów.

Wymagaj cytowań i pokazuj źródła

Jeśli twoja aplikacja służy do podejmowania decyzji, użytkownicy muszą to weryfikować. Uczyń cytowanie wymaganiem produktu: każde twierdzenie faktograficzne powinno odnosić się do fragmentu źródła, tytułu dokumentu i daty ostatniej aktualizacji. Pokaż źródła w UI i ułatw otworzenie cytowanego fragmentu.

Testuj tak, jak to będzie zawodzić

Dwa szybkie testy wykrywają wiele problemów:

• Igła w stogu siana: ukryj jedno kluczowe zdanie w długim dokumencie i sprawdź, czy zostanie pobrane.
• Prawie identyczne zapytania: zadaj to samo pytanie nieco inaczej i porównaj retrieval i cytowania.

Jeśli system nie potrafi niezawodnie pobierać i cytować, RAG dodaje tylko złożoność — nie zaufanie.

Błąd #6: Wysyłanie bez ewaluacji i testów regresji

Wiele początkujących zespołów wypuszcza funkcję AI po kilku „wygląda dobrze u mnie” demach. Rezultat jest przewidywalny: pierwsi użytkownicy napotykają przypadki brzegowe, złamane formatowanie lub model pewnie odpowiadający błędnie — i nie masz sposobu, by zmierzyć, jak źle to jest lub czy się poprawia.

Główny problem: brak baseline, brak bramki

Jeśli nie zdefiniujesz małego zestawu testowego i kilku metryk, każda zmiana promptu czy aktualizacja modelu jest hazardem. Możesz naprawić jeden scenariusz i w cichości zepsuć pięć innych.

Zacznij wcześnie od małego, reprezentatywnego zestawu ewaluacyjnego

Nie potrzebujesz tysięcy przykładów. Zacznij od 30–100 przypadków odzwierciedlających prawdziwe zapytania użytkowników, w tym:

• typowe żądania (główne przepływy)
• mylące wejścia (literówki, brak kontekstu)
• ryzykowne żądania (polityka, prawo, dane osobowe)

Przechowuj oczekiwane „dobre” zachowanie (odpowiedź + wymagany format + co robić, gdy niepewne).

Używaj prostych metryk, które możesz stosować konsekwentnie

Zacznij od trzech kontroli mapujących doświadczenie użytkownika:

• Poprawność: czy odpowiedź jest wystarczająco prawidłowa do działania?
• Jakość odmowy: czy, gdy model powinien odmówić lub zapytać, robi to jasno i pomocnie?
• Poprawność formatu: czy za każdym razem trzyma się wymaganego JSON/pól/tonu?

Automatyzuj testy regresji przed wypuszczeniem zmian

Dodaj podstawową bramkę wydawniczą: żadna zmiana promptu/modelu/konfiguracji nie idzie na produkcję, jeśli nie przejdzie tego samego zestawu ewaluacyjnego. Nawet lekki skrypt uruchamiany w CI wystarczy, by zapobiec pętlom „naprawiliśmy to… i zepsuliśmy to”.

Jeśli potrzebujesz punktu startowego, zbuduj prostą checklistę i trzymaj ją blisko procesu deployu (zobacz /blog/llm-evaluation-basics).

Błąd #7: Testowanie tylko szczęśliwych ścieżek

Wiele początkowych projektów AI wygląda świetnie w demie: jeden czysty prompt, jeden perfekcyjny przykład, jedno idealne wyjście. Problem w tym, że użytkownicy nie zachowują się jak skrypty demo. Jeśli testujesz tylko „happy paths”, wypuścisz coś, co rozbije się przy prawdziwych danych.

Przestań testować jak w demo

Scenariusze produkcyjne zawierają brudne dane, przerwy i nieprzewidywalne opóźnienia. Twój zestaw testowy powinien odzwierciedlać rzeczywiste użycie: prawdziwe pytania użytkowników, prawdziwe dokumenty i prawdziwe ograniczenia (limity tokenów, okna kontekstowe, problemy sieciowe).

Testuj wejścia, które powodują niespodzianki

Przypadki brzegowe ujawniają halucynacje i problemy z niezawodnością. Przetestuj:

• Niejasne wejścia („Skróć to” bez obiektu, niejasne zaimki)
• Długie teksty wymuszające przycinanie lub dzielenie
• Brudne OCR (błędnie odczytane znaki, połamane akapity, brakujące strony)
• Slang, literówki, mieszane języki i dziwne formatowanie (tabele, dumpy punktów)

Test obciążeniowy opóźnień i przepustowości

Nie wystarczy, że pojedyncze żądanie działa. Przetestuj wysoką współbieżność, retrysy i powolne odpowiedzi modelu. Mierz p95 latencji i potwierdź, że UX nadal ma sens, gdy odpowiedzi trwają dłużej niż oczekiwane.

Zaplanuj częściową awarię (bo się zdarzy)

Modele mogą timeoutować, retrieval może nic nie zwrócić, a API mogą limitować. Zdecyduj, co aplikacja robi w każdym przypadku: pokazuje stan „nie można odpowiedzieć”, przełącza się na prostsze podejście, zadaje pytanie doprecyzowujące albo kolejkowanie zadania. Jeśli stany awaryjne nie są zaprojektowane, użytkownicy zinterpretują ciszę jako „AI się myli” zamiast „system miał problem”.

Błąd #8: Ignorowanie UX dla zaufania i weryfikacji

Wiele początkujących aplikacji AI nie zawodzi dlatego, że model jest „zły”, lecz dlatego, że interfejs udaje, że wynik jest zawsze poprawny. Gdy UI ukrywa niepewność i ograniczenia, użytkownicy albo zbyt zaufają AI (i dostaną bolesne skutki), albo przestaną mu ufać całkowicie.

Uczyń weryfikację domyślną

Projektuj doświadczenie tak, by weryfikacja była łatwa i szybka. Przydatne wzorce:

• Krótkie, edytowalne streszczenie, a potem informacje wspierające.
• Jasne źródła (tytuł dokumentu, fragment, znaczniki czasu) gdy odwołujesz się do wiedzy.
• Akcje „Sprawdź”, które pozwalają użytkownikom zweryfikować kluczowe twierdzenia (otwórz źródło, zobacz cytowany fragment, porównaj alternatywy).

Jeśli twoja aplikacja nie może dostarczyć źródeł, powiedz to wprost i przesuwaj UX w stronę bezpieczniejszych wyjść (np. szkice, sugestie, opcje), a nie autorytatywnych stwierdzeń.

Zadawaj pytania zamiast zgadywać

Gdy dane wejściowe są niekompletne, nie wymuszaj pewnej odpowiedzi. Dodaj krok z 1–2 pytaniami doprecyzowującymi („Który region?”, „Jaki okres?”, „Jaki ton?”). To redukuje halucynacje i sprawia, że użytkownik czuje, że system współpracuje z nim, a nie robi sztuczki.

Dodaj widoczne zabezpieczenia

Zaufanie rośnie, gdy użytkownicy potrafią przewidzieć, co się stanie i naprawić błędy:

• Potwierdzenia dla działań o dużym wpływie (wyślij, opublikuj, usuń).
• Podglądy przed zastosowaniem zmian (diff dla edycji).
• Cofanie i historia wersji dla czegokolwiek nieodwracalnego.

Celem nie jest spowolnienie użytkownika — to sprawienie, by poprawność była najszybszą ścieżką.

Błąd #9: Słabe myślenie o bezpieczeństwie, prywatności i zgodności

Wiele początkujących aplikacji AI nie zawodzi, bo model jest „zły”, lecz dlatego, że nikt nie zdecydował, co nie może się zdarzyć. Jeśli twoja aplikacja może generować szkodliwe porady, ujawniać dane prywatne lub fabrykować wrażliwe twierdzenia, masz nie tylko problem jakościowy — masz problem zaufania i odpowiedzialności.

Zdefiniuj odmowy i przekazania do człowieka

Zacznij od prostej polityki „odmów lub eskaluj” napisaną prostym językiem. Czego aplikacja powinna odmówić (instrukcje dotyczące samookaleczenia, działalność nielegalna, porady medyczne/prawne, nękanie)? Co powinno wywołać przegląd ludzki (zmiany konta, rekomendacje o dużym znaczeniu, wszystko związane z nieletnimi)? Ta polityka powinna być egzekwowana w produkcie, a nie pozostawiona przypadkowi.

Traktuj PII jak materiał niebezpieczny

Zakładaj, że użytkownicy będą wklejać dane osobowe — imiona, maile, faktury, dane zdrowotne.

Minimalizuj, co zbierasz, i unikaj przechowywania surowych wejść, jeśli nie jest to naprawdę konieczne. Redaguj lub tokenizuj wrażliwe pola przed logowaniem lub wysyłką dalej. Pytaj o jasną zgodę, gdy dane będą przechowywane, używane do treningu lub udostępniane stronom trzecim.

Logowanie i kontrola dostępu są częścią „bezpieczeństwa AI”

Będziesz chciał logów do debugowania, ale logi mogą stać się wyciekiem.

Ustaw limity przechowywania, ogranicz, kto może przeglądać rozmowy i rozdziel środowiska dev/prod. Dla aplikacji wysokiego ryzyka dodaj ścieżki audytu i workflow przeglądowe, by móc udowodnić, kto i dlaczego uzyskał dostęp do danych.

Bezpieczeństwo, prywatność i zgodność to wymagania produktowe, nie papierologia.

Błąd #10: Brak zarządzania kosztami i opóźnieniami od pierwszego dnia

Częsty startowy szok: demo wydaje się natychmiastowe i tanie, a ruch produkcyjny robi się wolny i drogi. Zwykle dzieje się tak, bo użycie tokenów, retrysy i decyzje „po prostu przełącz na większy model” są niekontrolowane.

Skąd naprawdę biorą się koszty i opóźnienia

Największe czynniki są często przewidywalne:

• Długość kontekstu: wysyłanie długich historii czatu lub całych dokumentów przy każdym żądaniu.
• Użycie narzędzi (wyszukiwanie, zapytania do bazy, przeglądanie sieci): każde wywołanie to dodatkowy czas.
• Wieloetapowe łańcuchy: „plan → research → szkic → poprawka” mnożą tokeny i czas.
• Retries i fallbacki: ciche retrysy przy timeoutach oraz automatyczne przełączanie na większe modele.

Umieść zabezpieczenia w produkcie, nie w głowach ludzi

Ustal budżety wcześnie, nawet dla prototypów:

• Max tokenów na żądanie i na sesję.
• Max kroków/wywołań narzędzi dla wieloagentowych przepływów.
• Timeouty z łagodną częściową odpowiedzią.
• Cache dla powtarzanych zapytań, embeddingów i wyników narzędzi.

Projektuj też prompty i retrieval tak, by nie wysyłać niepotrzebnego tekstu. Przykład: podsumuj starsze zwroty rozmowy i dołącz jedynie najlepsze fragmenty zamiast całych plików.

Mierz metrykę, która ma znaczenie

Nie optymalizuj „kosztu na żądanie”. Optymalizuj koszt na udane zadanie (np. „sprawa rozwiązana”, „szkic zaakceptowany”, „pytanie odpowiedziane z cytowaniem”). Tańsze żądanie, które zawiedzie dwa razy, jest droższe niż droższe, które zadziała raz.

Jeśli planujesz progi cenowe, nakreśl limity wcześnie (zobacz /pricing), by wydajność i ekonomia jednostkowa nie stały się pojęciem drugorzędnym.

Błąd #11: Pomijanie monitoringu i ciągłego usprawniania

Wielu początkujących robi „odpowiedzialnie” i zbiera logi — potem ich nie analizuje. Aplikacja powoli degraduje się, użytkownicy omijają ją, a zespół dalej zgaduje, co jest nie tak.

Nie tylko loguj — ucz się

Monitoring powinien odpowiadać: Co użytkownicy chcieli zrobić, gdzie zawiodło i jak to naprawili? Śledź kilka sygnałów wysokiego znaczenia:

• Intencja użytkownika (wybrane zadanie, strona, przepływ), nie tylko surowy tekst
• Typy błędów (halucynacja, złe wywołanie narzędzia, brak pobrania, błąd formatu)
• Punkty korekty (edycje użytkownika, retrysy, „regenerate”, ręczne nadpisanie)

Te sygnały są bardziej użyteczne niż samo „zużycie tokenów”.

Zbuduj prostą pętlę feedbacku

Dodaj łatwy sposób oznaczania złych odpowiedzi (kciuk w dół + opcjonalny powód). Potem to uczynij operacyjnym:

1. Przeglądaj nowe negatywy codziennie/tygodniowo
2. Oznaczaj co poszło źle (jedna spójna taksonomia)
3. Zamień reprezentatywne przypadki w zestaw ewaluacyjny
4. Uruchamiaj ten zestaw przed każdym wydaniem, by zapobiec regresjom

Z czasem twój zestaw ewaluacyjny staje się „systemem odpornościowym” produktu.

Priorytetyzuj powtarzające się problemy

Utwórz lekką procedurę triage, by wzory nie ginęły:

• Jeden właściciel na najczęstszy problem
• Jasna decyzja: zmiana promptu, poprawa retrieval, zmiana UX lub zabezpieczenie
• Termin i mierzalne kryterium „naprawione, gdy…”

Monitoring to nie dodatkowa praca — to sposób, by przestać wprowadzać ten sam błąd w nowych formach.

Praktyczna checklista, by uniknąć tych błędów

Jeśli budujesz pierwszą funkcję AI, nie próbuj „przechytrzyć” modelu. Podejmuj oczywiste, testowalne i powtarzalne decyzje produktowe i inżynierskie.

1) Napisz stronicową specyfikację (zanim podasz prompt)

Zawiera cztery rzeczy:

• Użytkownik & kontekst: kto używa, gdzie i o co chodzi
• Zadanie: dokładna robota do wykonania (wejścia, wyjścia, ograniczenia)
• Ryzyko: co może pójść źle (prywatność, złe porady, niepożądane akcje)
• Mierniki sukcesu: jak zmierzysz „lepiej” (oszczędzony czas, dokładność, deflect rate, CSAT)

2) Zbuduj minimalne v1 z ograniczeniami i bezpiecznymi domyślnymi ustawieniami

Zacznij od najmniejszego workflow, który może być poprawny.

Zdefiniuj dozwolone akcje, wymagaj strukturalnych wyjść, i dodaj „Nie wiem / potrzebuję więcej info” jako poprawny rezultat. Jeśli używasz RAG, trzymaj system wąski: niewiele źródeł, ścisłe filtrowanie i jasne cytowania.

Jeśli budujesz w Koder.ai, użyteczny wzorzec to zaczęcie w Planning Mode (by workflow, źródła danych i zasady odmowy były jawne), potem iteruj małymi zmianami i polegaj na snapshotach + rollback, gdy prompt lub retrieval wprowadzi regresję.

3) Użyj checklisty wydania za każdym razem

Przed wypuszczeniem zweryfikuj:

• Ewaluacja przechodzi: twój zestaw testowy osiąga minimalny poziom jakości.
• Budżet & opóźnienia: masz sufit kosztu na żądanie i plan timeoutu.
• Kontrole UX zaufania: użytkownicy mogą zweryfikować odpowiedzi (źródła, ostrzeżenia, łatwe powtórzenie/edycja).

4) Podążaj prostą mapą ulepszeń

Gdy jakość jest niska, naprawiaj w tej kolejności:

1. Dane/retrieval: lepsze dokumenty, chunking, ranking, świeżość.
2. Prompt & reguły narzędzi: jaśniejsze instrukcje, ściślejsze formaty, mniej stopni swobody.
3. Wybór modelu: zwiększaj model dopiero po udowodnieniu, że problem nie leży w wejściach lub retrieval.

To utrzymuje postęp mierzalnym — i zapobiega „losowym tweakom promptów” jako strategii.

Jeśli chcesz szybciej wypuszczać bez przebudowywania stacka, wybierz narzędzia wspierające szybką iterację i czyste przejście do produkcji. Na przykład, Koder.ai może generować frontendy w React, backendy w Go i schematy PostgreSQL z czatu, jednocześnie pozwalając eksportować kod źródłowy i wdrażać/hostować z własnymi domenami — przydatne, gdy funkcja AI przechodzi od prototypu do narzędzia zależnego od użytkowników.