AI 驅動開發
真正可用的 AI 功能 — RAG 管道、內容生成、語義搜尋和智慧自動化。
生產環境中的 AI
我構建真正有用的 AI 功能，而非虛有其表的展示。針對文檔搜尋的檢索增強生成 (RAG)、自動化內容管道、結構化資料的語義搜尋，以及可減少團隊重複工作的 AI 輔助工作流程。
我構建的內容
使用 Claude 和 GPT-4 的內容生成管道。採用 pgvector 和 Supabase 的語義搜尋。針對文檔或知識庫的 RAG 系統。使用 FAL API 的自動化圖像生成工作流程。AI 評分和品質評估管道。每個專案都使用 Vercel AI SDK 或 Anthropic SDK 構建 — 經過實戰驗證，可用於生產環境。
AI 在網路應用中的實際限制
AI 功能會為應用增加延遲、成本和不確定性。我會謹慎地進行 AI 功能規劃 — 僅在產生真正價值的地方使用，而不會因為它很時尚就添加。我構建的每個 AI 功能都有備用方案，以應對模型出現異常行為的情況。
Common questions
你使用哪些 AI 模型？
Claude (Anthropic) 用於內容生成和推理任務 — 它能產生最一致、高品質的文字輸出。GPT-4o 用於多模態任務。較小、較快的模型 (Claude Haiku、GPT-4o mini) 用於高容量、低延遲敏感的操作。
什麼是 RAG，何時需要它？
RAG (檢索增強生成) 讓 LLM 根據你的特定內容 — 你的文檔、知識庫或產品資料 — 來回答問題。沒有 RAG，模型只知道其訓練資料。有了 RAG，它可以準確回答關於你特定內容的問題。
你如何在生產環境中處理 AI 成本？
我為重複查詢實現快取，針對分類和路由使用較小的模型，僅針對生成使用較大的模型。我在 AI 提供商儀表板中設置成本監控警報，並優化提示以減少 token 使用量。
你能將 AI 搜尋添加到我現有的網站中嗎？
可以。典型的實現方式：使用文字嵌入模型嵌入你的內容，將向量存儲在 pgvector (Supabase) 中，並在搜尋時進行語義查詢。我已在現有程式碼庫中將此添加到 Next.js 和 Astro 網站中。
AI 內容生成對 SEO 有利嗎？
這完全取決於品質和流程。通過適當人工審查、NLP 評分和原創性檢查的 AI 生成內容可以排名很好。未經審查的低品質 AI 輸出越來越受到 Google 的懲罰。我構建的是具有品質把關的內容管道，而非批量生成器。
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