Lär dig hur du designar, bygger och levererar en AI-driven app med en LLM-chatt: arkitektur, prompts, verktyg, RAG, säkerhet, UX, testning och kostnader.

Innan du väljer modell eller designar ett chattgränssnitt, var konkret med vad chattupplevelsen ska åstadkomma. "Lägg till en LLM-chatt" är inte ett användningsfall—användare vill inte ha chatt i sig, de vill ha resultat: svar, åtgärder utförda och färre fram-och-tillbaka-meddelanden.
Skriv ett enradigt problemformulär ur användarens perspektiv. Exempel: "Jag behöver snabba, korrekta svar om vår returpolicy utan att öppna fem flikar" eller "Jag vill skapa ett supportärende med rätt detaljer på under en minut."
Ett bra test: om du tar bort ordet "chatt" och meningen fortfarande är meningsfull beskriver du ett verkligt användarbehov.
Håll första versionen fokuserad. Välj en liten uppsättning uppgifter som din assistent måste kunna hantera från början till slut, till exempel:
Varje uppgift bör ha ett tydligt "färdigt"-tillstånd. Om assistenten inte konsekvent kan slutföra uppgiften kommer det kännas som en demo snarare än en riktig AI-app.
Bestäm hur du vet att assistenten fungerar. Använd en blandning av affärs- och kvalitetsmått:
Välj ett inledande mål för varje mått. Även grova mål underlättar produktbeslut.
Skriv ner de gränser som kommer forma allt annat:
Med ett tydligt användningsfall, en liten uppgiftslista, mätbara mål och klara begränsningar blir resten av byggandet en serie pragmatiska avvägningar—inte gissningar.
Att välja modell handlar mindre om hype och mer om passform: kvalitet, snabbhet, kostnad och operativt arbete. Ditt val påverkar allt från användarupplevelse till löpande underhåll.
Hosted-leverantörer låter dig integrera snabbt: du skickar text och får text tillbaka, och de hanterar skalning, uppdateringar och hårdvara. Det här är oftast bästa startpunkten för AI-apputveckling eftersom du kan iterera på din LLM-chatt utan att bli ett infrastrukturteam.
Nackdelar: prissättning kan bli högre i skala, alternativ för dataresidens kan vara begränsade, och du är beroende av en tredje parts drifttid och policyer.
Att köra en öppen modell själv ger mer kontroll över datahantering, anpassning och potentiellt lägre marginalkostnad vid hög volym. Det hjälper också om du behöver on-prem eller strikt styrning.
Nackdelar: du äger allt—model serving, GPU-planering, övervakning, uppgraderingar och incidenthantering. Latensen kan vara utmärkt om du distribuerar nära användarna, eller sämre om stacken inte är optimerad.
Köp inte för stort kontextfönster. Uppskatta typisk meddelandelängd och hur mycket historik eller hämtat innehåll du kommer inkludera. Längre kontextfönster kan förbättra kontinuitet men ökar ofta kostnad och latens. För många chattflöden är ett mindre fönster plus bra retrieval (se senare) mer effektivt än att stoppa in hela transkript.
För ett chattgränssnitt är latens en funktion: användare känner av förseningar direkt. Överväg en högre kvalitetsmodell för komplexa förfrågningar och en snabbare/billigare modell för rutinuppgifter (sammanfattningar, omskrivningar, klassificering).
Designa en enkel routingstrategi: en primär modell plus en eller två fallbacks för driftstörningar, rate limits eller kostnadskontroll. I praktiken kan detta vara "försök primär, nedgradera vid behov"—samtidigt som outputformatet hålls konsekvent så resten av din app inte går sönder.
En chattupplevelse kan kännas "enkel" på ytan, men appen bakom behöver tydliga gränser. Målet är att göra det lätt att byta modell, lägga till verktyg och skärpa säkerhetskontroller utan att skriva om UI.
1) Chat-UI (klientlager)
Håll frontend fokuserad på interaktion: streaming-svar, meddelandeåterförsök och att visa källhänvisningar eller verktygsresultat. Undvik att lägga modelllogik här så du kan släppa UI-ändringar oberoende.
2) AI-service (API-lager)
Skapa en dedikerad backendtjänst som UI kallar för /chat, /messages och /feedback. Den här tjänsten bör hantera autentisering, rate limits och request shaping (systemprompts, formateringsregler). Behandla den som det stabila kontraktet mellan din produkt och vilken modell du använder.
3) Orkestrationslager (i AI-servicen eller som separat tjänst)
Här blir "intelligensen" underhållbar: verktygs-/funktionsanrop, retrieval (RAG), policykontroller och validering av output. Att hålla orkestrationen modulär gör att du kan lägga till kapabiliteter—sök, ärendeskapande, CRM-uppdateringar—utan att blanda in allt i prompttexten.
Om du vill gå snabbare på produkt-skalet (UI + backend + deployment) medan du itererar på prompts, verktyg och RAG, kan en vibe-coding-plattform som Koder.ai hjälpa dig generera och utveckla en fullstack-app från chatt—och sedan exportera källkoden när du är redo att ta full kontroll.
Spara konversationer, men också användarprofiler (preferenser, behörigheter) och händelser (verktygsanrop, RAG-frågor, använd modell, latens). Händelsedata är vad som gör felsökning och utvärdering möjlig senare.
Logga strukturerad payload-metadata (inte rå känslig text), fånga mätvärden (latens, tokenanvändning, verktygsfel) och lägg till tracing över UI → API → verktyg. När något går fel vill du kunna svara: vilket steg misslyckades, för vilken användare, och varför—utan att gissa.
Din chatt måste kännas konsekvent för att upplevas som "smart". Prompt- och outputstandarder är kontraktet mellan din produkt och modellen: vad den får göra, hur den ska prata och i vilken form svaret ska komma så din app kan använda det.
Börja med ett systemmeddelande som sätter assistentens roll, omfattning och ton. Var specifik:
Undvik att packa allt i systemmeddelandet. Lägg stabila policyer och beteenden där; variabelt innehåll (användardata eller hämtad kontext) hör någon annanstans.
När UI behöver rendera ett resultat (kort, tabeller, status) blir ren naturlig text ofta skör. Använd strukturerade outputs—helst ett JSON-schema—så din app kan parsa svar deterministiskt.
Exempel: kräva ett svar format som { "answer": string, "next_steps": string[], "citations": {"title": string, "url": string}[] }. Även om du inte validerar strikt i början minskar ett målschema överraskningar.
Skriv explicita regler för vad assistenten måste vägra, vad den ska bekräfta, och vad den kan föreslå. Inkludera säkra standarder:
Använd en återupprepbar mall så varje förfrågan har samma struktur:
Denna separation gör prompts enklare att debugga, utvärdera och utveckla utan att ändra produktbeteende.
En chatt blir verkligen användbar när den kan göra saker: skapa ett ärende, kolla en order, boka ett möte eller utforma ett mail. Nyckeln är att låta modellen föreslå åtgärder, men låta din backend ha sista ordet om vad som faktiskt körs.
Börja med en snäv, explicit lista över åtgärder din app säkert kan tillåta, till exempel:
Om en åtgärd påverkar pengar, åtkomst eller datavisibilitet, behandla den som "riskabel" som standard.
I stället för att be modellen "skriva en API-begäran", exponera ett litet set verktyg (funktioner) som get_order_status(order_id) eller create_ticket(subject, details). Modellen väljer ett verktyg och strukturerade argument; din server kör det och returnerar resultatet för att fortsätta konversationen.
Detta minskar fel, gör beteendet mer förutsägbart och skapar tydliga revisionsloggar av vad som försöktes.
Lita aldrig blint på verktygsargument. Vid varje anrop:
Modellen bör föreslå; din backend bör verifiera.
För irreversibla eller högpåverkande steg, lägg en användarvänlig bekräftelse: en kort sammanfattning av vad som kommer hända, vilka data som påverkas och ett tydligt "Bekräfta / Avbryt"-val. Exempel: "Jag kommer att begära en kredit på 50 USD för Order #1842. Bekräfta?"
Om chattupplevelsen behöver svara om din produkt, policyer eller kundhistorik, försök inte "baka in" all kunskap i prompts eller lita på modellens allmänna träning. Retrieval-Augmented Generation (RAG) låter appen hämta de mest relevanta utdragen från ditt eget innehåll i runtime och låta LLM svara med den kontexten.
En praktisk uppdelning:
Detta håller prompts enkla och minskar risken att assistenten låter säker men har fel.
RAG-kvaliteten beror mycket på förbehandling:
Generera embeddings för varje chunk och spara dem i en vektordatabas (eller en sökmotor med vektorstöd). Välj en embeddingmodell som passar dina språk och domän. Välj sedan en lagringsstrategi som matchar skala och krav:
RAG-svar känns mer trovärdiga när användare kan verifiera dem. Returnera citat tillsammans med svaret: visa dokuments titel och ett kort utdrag, och visa källan med relativ sökväg (t.ex. /docs/refunds). Om du inte kan länka (privata docs), visa en tydlig källastext ("Policy: Refunds v3, uppdaterad 2025-09-01").
Rätt gjort förvandlar RAG din LLM-chatt till en grundad assistent: hjälpsam, aktuell och lättare att granska.
Minne är vad som får en LLM-chatt att kännas som en pågående relation istället för en engångs Q&A. Det är också en av de enklaste platserna att av misstag öka kostnader eller lagra data du inte borde. Börja enkelt och välj en strategi som passar ditt användningsfall.
De flesta appar passar in i ett av dessa mönster:
Ett praktiskt tillvägagångssätt är kort sessionssammanfattning + valfri långtidsprofil: modellen behåller kontext utan att dra med hela transkriptet överallt.
Var tydlig med vad du persistenterar. Spara inte råa transkript "för säkerhets skull". Föredra strukturerade fält (t.ex. föredraget språk) och undvik insamling av inloggningsuppgifter, hälsoinfo, betalningsdata eller annat du inte kan motivera.
Om du sparar minne, separera det från operativa loggar och sätt regler för lagringstid.
När chattar växer ökar tokens (och latens). Sammanfatta äldre meddelanden till en kompakt notering som:
Behåll sedan bara de senaste turerna plus sammanfattningen.
Lägg till tydliga kontroller i UI:
Dessa små funktioner förbättrar säkerhet, efterlevnad och användarförtroende dramatiskt.
En bra LLM-chattupplevelse handlar mest om UX. Om gränssnittet är oklart eller känns segt kommer användare inte att lita på svaren—även när modellen har rätt.
Börja med en enkel layout: en tydlig inmatningsruta, en synlig skicka-knapp och meddelanden som är lätta att skumma.
Inkludera meddelandestatus så användare alltid vet vad som händer:
Lägg till tidsstämplar (minst per meddelandegrupp) och diskreta avskiljare för långa konversationer. Det hjälper användare att återkomma senare och förstå vad som ändrats.
Även om total genereringstid är densamma gör streaming av tokens appen snabbare i upplevelse. Visa en skrivindikator omedelbart och streama svaret när det kommer. Stöd för "Stoppa generering" ger användaren kontroll—särskilt när svaret spårar ur.
Många användare vet inte vad de ska fråga. Några lätta hjälpmedel ökar lyckade sessioner:
Designa för fel från början: nätverksbortfall, rate limits och verktygsfel kommer att hända.
Använd vänliga, specifika meddelanden ("Anslutningen bröts. Försöka igen?") och erbjud enklicks-återförsök, behåll användarens utkast. För långa förfrågningar, sätt tydliga timeouts, och ge en "Försök igen"-status med alternativ: försök om, redigera prompt, eller starta en ny tråd.
Om din app kan chatta kan den också luras, stressas eller missbrukas. Behandla säkerhet och policy som produktkrav, inte som "bra att ha". Målet är enkelt: förhindra skadliga outputs, skydda användar- och företagsdata, och hålla systemet stabilt vid missbruk.
Definiera vad appen ska vägra, vad den kan svara på med begränsningar och vad som kräver handoff. Vanliga kategorier: självskada, medicinska/juridiska/finansiella råd, hat/trakasserier, sexuellt innehåll (särskilt med minderåriga), och förfrågningar om att generera skadlig kod eller kringgå säkerhet.
Implementera ett lättviktsmoderationssteg före (och ibland efter) generering. Vid känsliga ämnen växla till ett säkrare svarsläge: ge hög nivå-information, uppmuntra professionell hjälp och undvik steg-för-steg-instruktioner.
Anta att hämtade dokument och användarmeddelanden kan innehålla illasinnade instruktioner. Behåll en strikt separation mellan:
I praktiken: märk tydligt hämtade utdrag som referenstext, slå aldrig samman dem i instruktionslagret, och tillåt modellen bara använda dem som underlag för svaret. Redigera bort hemligheter från loggar och placera aldrig API-nycklar i prompts.
Kräv autentisering för allt som rör privat data eller betalda resurser. Lägg in rate limits per användare/IP, anomalidetektion för scraping-mönster, och hårda tak för verktygsanrop för att undvika löpande kostnader.
Lägg till en synlig "Rapportera svar"-knapp i chatt-UI:t. Rutta rapporter till en granskningskö, bifoga konversationskontext (med PII minimerat), och ha en eskaleringsväg till en mänsklig operatör för högriskfall eller upprepade policybrott.
Du kan inte lita på att en LLM-chatt håller när riktiga användare kommer. För lansering, behandla utvärdering som en produktkvalitetsgrind: definiera vad "bra" är, mät ofta och blockera releaser som regressar.
Skapa en liten men representativ testuppsättning konversationer. Inkludera typiska happy paths, röriga användarmeddelanden, tvetydiga förfrågningar och edge-cases (icke-stödda funktioner, saknad data, policybrytande prompts). Lägg till förväntade resultat för varje: idealiskt svar, vilka källor som ska citeras (vid RAG) och när assistenten ska vägra.
Spåra några kärnmetoder som mappar till användarförtroende:
Även en enkel granskningsrubrik (1–5 poäng + en kort "varför") slår informell feedback.
Om din bot utför åtgärder, testa verktygsanrop lika noggrant som API-endpoints:
Logga verktygsin- och utdata på ett sätt du kan granska senare.
Använd A/B-tester för prompt- och UI-ändringar i stället för att gissa. Jämför varianter på ditt fasta testset först, och om säkert, i produktion på en liten trafikandel. Knyt resultat till affärsframgång (uppgiftens slutförande, tid-till-lösning, eskalationsfrekvens), inte bara "det låter bättre".
En chatt kan kännas "gratis" under prototypen och sedan överraska i produktion—antingen med en stor faktura, långsamma svar eller intermittenta fel. Behandla kostnad, snabbhet och drift som produktkrav.
Börja med att uppskatta tokenanvändning per chatt: genomsnittlig användarmeddelandelängd, hur mycket kontext du skickar, typisk output-längd och hur ofta verktyg eller retrieval kallas. Multiplicera med förväntade dagliga chattar för en baseline, sätt sedan budgetvarningar och hårda gränser så en missbrukad integration inte tömmer kontot.
Ett praktiskt knep är att kapa de dyra delarna först:
De flesta väntetider kommer från (1) modelltid och (2) väntan på verktyg/data. Du kan ofta kapa båda:
Inte varje meddelande behöver din största modell. Använd routing-regler (eller en liten klassificerare) så en mindre, billigare modell hanterar enkla uppgifter (FAQ, formatering, enkel extraktion) och en större modell tar hand om komplex resonemang, flerstegsplanering eller känsliga konversationer. Detta förbättrar ofta både kostnad och snabbhet.
LLMs och verktygsanrop kommer att misslyckas ibland. Planera för det:
Gör du detta upplever användarna en snabb, stabil assistent—och du får förutsägbara kostnader att skala efter.
Att skicka din LLM-chatt är starten på det verkliga arbetet. När användare interagerar i skala upptäcker du nya felmönster, nya kostnader och möjligheter att få assistenten att kännas smartare genom att skärpa prompts och förbättra retrieval-innehåll.
Sätt upp övervakning som knyter tekniska signaler till användarupplevelse. Minst, spåra latens (p50/p95), felprocent och distinkta felkategorier—modelltimeouts, verktygs-/funktionsfel, retrieval-misses och UI-leveransproblem.
Ett användbart mönster är att emittera en strukturerad händelse per meddelande med fält som: modellnamn/version, tokenantal, verktygsanrop (namn + status), retrieval-statistik (antal dokument, scores) och användarvänligt utfall (success/abandon/escalation).
Du vill ha exempel för felsökning men lagra dem ansvarsfullt. Logga prompts och modellutdata med automatisk radering av känsliga fält (epost, telefonnummer, adresser, betalningsdetaljer, access-tokens). Begränsa och auditera åtkomst till råtext.
Om du behöver spela upp konversationer för utvärdering, spara ett sanerat transkript plus en separat krypterad blob för känsligt innehåll, så de flesta arbetsflöden aldrig rör rådata.
Lägg in en lätt feedbackkontroll i UI (tumme upp/ner + valfri kommentar). Rutta negativ feedback till en granskningskö med:
Aggera sedan: justera promptinstruktioner, lägg till saknad kunskap i retrieval-källor och skapa riktade tester så samma problem inte tyst regresserar.
LLM-beteende utvecklas. Publicera en tydlig roadmap så användare vet vad som förbättras nästa (noggrannhet, stöd för fler åtgärder, språk, integrationer). Om funktioner skiljer sig per plan—som högre rate limits, längre historik eller premiummodeller—visa planinformation i produktens UI.
Om målet är att skicka snabbt samtidigt som du behåller möjligheten att "examinera" till en helt egen stack senare, överväg att bygga en initial version på Koder.ai (med källaexport och snapshots/rollback), och sedan hårdna den med din utvärdering, säkerhet och observabilitet i takt med att användningen växer.