AI驱动开发
真正交付的AI功能 — RAG管道、内容生成、语义搜索和智能自动化。
生产级Web应用中的AI
我构建真正有用的AI功能，而不是形式主义的花招。用于文档搜索的检索增强生成(RAG)、自动化内容管道、结构化数据上的语义搜索，以及能为你的团队减少重复工作的AI辅助工作流。
我构建什么
使用Claude和GPT-4的内容生成管道。使用pgvector和Supabase的语义搜索。针对你的文档或知识库的RAG系统。使用FAL API的自动化图像生成工作流。AI评分和质量评估管道。每个项目都使用Vercel AI SDK或Anthropic SDK构建 — 经过实战检验，可用于生产。
AI在Web应用中的真实局限
AI功能会给你的应用增加延迟、成本和不确定性。我会谨慎地确定AI功能的范围 — 在创造真正价值的地方使用它们，而不是因为它们很流行就添加。我构建的每个AI功能都有当模型行为异常时的备用方案。
Common questions
你使用哪些AI模型？
Claude (Anthropic) 用于内容生成和推理任务 — 它产生最一致、高质量的文本输出。GPT-4o 用于多模态任务。较小、更快的模型 (Claude Haiku, GPT-4o mini) 用于高容量、低延迟敏感的操作。
什么是RAG，我何时需要它？
RAG (检索增强生成) 让LLM基于你的特定内容 — 你的文档、知识库或产品数据 — 来回答问题。没有RAG，模型只知道它的训练数据。有了RAG，它可以准确回答关于你的特定内容的问题。
你如何在生产环境中处理AI成本？
我为重复查询实现缓存，为分类和路由使用较小的模型，仅为生成使用较大的模型。我在AI提供商仪表板中设置成本监控警报，并优化提示以减少令牌使用。
你能为我现有的网站添加AI搜索吗？
可以。典型的实现方式：使用文本嵌入模型嵌入你的内容，在pgvector (Supabase) 中存储向量，并在搜索时进行语义查询。我已经在现有代码库中的Next.js和Astro网站上添加过这个功能。
AI内容生成对SEO有好处吗？
这完全取决于质量和流程。通过适当的人工审查、NLP评分和原创性检查的AI生成内容可以排名很好。未经审查的低质量AI输出越来越受到Google的处罚。我构建的是带有质量关卡的内容管道，而不是批量生成器。
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