Il mondo della tecnologia assiste a un’evoluzione rapida con l’introduzione dell’intelligenza artificiale generativa (AI generativa), che sta trasformando il modo in cui sviluppiamo applicazioni e Discord non è da meno. Questo approccio agile si concentra sulla creazione di prototipi e sul test rapido delle idee, sfruttando i modelli di linguaggio a larga scala (LLM) come GPT-4 per validare concetti e ricevere feedback immediati dagli utenti.
Da un’idea al prototipo
Il processo inizia definendo i requisiti del prodotto, che guidano la scelta dell’LLM commerciale avanzato da utilizzare per il prototipo. L’idea chiave è che se un problema non può essere risolto efficacemente con modelli di punta come GPT-4, probabilmente non è affrontabile con le tecnologie AI generative attuali. Utilizzare un LLM preconfezionato consente di concentrarsi sull’iterazione del prodotto piuttosto che sulla costruzione e manutenzione dell’infrastruttura di apprendimento automatico.
Valutazione e settaggio dei Prompt
Un passaggio cruciale è la creazione e l’ottimizzazione dei prompt, che devono essere chiari e specifici per guidare correttamente l’LLM. L’uso di metriche per valutare le modifiche ai prompt garantisce miglioramenti concreti nei risultati. La valutazione assistita dall’AI, che utilizza modelli avanzati come GPT-4, automatizza questo processo e consente di identificare rapidamente gli aggiustamenti necessari per migliorare la qualità delle risposte dell’AI.
Lancio e apprendimento
Con sufficiente fiducia nella qualità dei risultati generati dai prompt, si procede con un rilascio limitato del prodotto, osservando le prestazioni del sistema in condizioni reali. Il feedback degli utenti è fondamentale per identificare aree di miglioramento, comprese le risposte errate o le “allucinazioni” dell’LLM che potrebbero generare esperienze utente insolite. Oltre alla soddisfazione degli utenti, è essenziale monitorare le metriche di salute del sistema, come la velocità di risposta, il throughput e i tassi di errore, oltre ai costi previsti per la scalabilità.
Questo ciclo di sviluppo e apprendimento continua fino a quando il prodotto non soddisfa pienamente le esigenze degli utenti e non è pronto per un lancio su larga scala. Il processo esplicato da Discord nel suo blogpost dimostra il potenziale dell’Intelligenza artificiale generativa nel rendere lo sviluppo di applicazioni più agile, rapido e orientato al feedback degli utenti.