یکی از بزرگترین اشتباهات در ساخت ایجنتهای هوش مصنوعی، نادیده گرفتن بهینهسازی عملکرد است. هیچکس دوست ندارد که برای دریافت یک پاسخ ۲۰ دقیقه صبر کند! مردم انتظار دارند که پاسخها سریع باشند و اینجاست که پلتفرمهایی مثل Groq و Ollama وارد میدان میشوند.
Groq سرعتی بهمراتب بالاتر نسبت به Ollama دارد، به لطف معماری Tensor Streaming و کدگذاری پیشبینی که باعث افزایش سرعت پردازش از ۲۵۰ توکن در ثانیه به ۱۶۰۰ توکن در ثانیه میشود.
💡 نکته: اگر در حال ساخت ایجنتهای هوش مصنوعی هستید، بهینهسازی عملکرد بسیار مهم است. برای سرعت بیشتر از Groq و برای پردازش محلی از Ollama استفاده کنید! این پلتفرمها را دستکم نگیرید.
🚨 اشتباه شماره ۸: وابستگی بیش از حد به LLMها برای وظایف تکراری 🚨
یکی دیگر از اشتباهات وقتگیر، استفاده از LLMها برای وظایف تکراری مانند شمارش یا پردازش ریاضیات پایه است. LLMها برای وظایف خلاقانه عالی هستند، اما در انجام کارهای تکراری و منطقی معمولاً دچار حلقههای بیپایان یا اشتباه میشوند.
برای مثال، زمانی که در حال ساخت یک ایجنت کنترل گذرنامه برای شبیهسازی فرودگاه بودم، از یک حلقه ساده پایتون برای شمارش مسافران استفاده کردم، به جای اینکه به یک LLM وابسته باشم.
✅ نکته: برای انجام وظایف تکراری و محاسباتی، از LLMها استفاده نکنید. این کار باعث اشتباه و هدررفت زمان میشود!
