شروع سریع

پیش‌نیازها

پیش از شروع پیاده‌سازی، مالک مسئله، داده در دسترس و معیار موفقیت را مشخص کنید. یک نمونه کوچک اما نماینده از داده واقعی، از یک دیتاست بزرگ آزمایشی مفیدتر است.

• یک use case مشخص با ورودی و خروجی قابل تعریف
• معیار قابل‌اندازه‌گیری برای کیفیت، زمان پاسخ یا کاهش هزینه
• نمونه داده‌ای که محدودیت‌ها و edge caseهای واقعی را نشان دهد

مسیر فنی مناسب را انتخاب کنید

نوع معماری باید از ماهیت مسئله بیاید. برای پاسخ مبتنی بر دانش از RAG، برای اجرای فرایند چندمرحله‌ای از عامل، برای تحلیل محتوای بصری از بینایی ماشین و برای چرخه عمر مدل از MLOps استفاده کنید.

سلامت سرویس را بررسی کنید

endpoint سلامت وضعیت برنامه و اتصال پایگاه داده را گزارش می‌کند. این درخواست به احراز هویت نیاز ندارد و برای readiness check مناسب است.

curl --request GET \
  --url https://tusihub.ir/api/health \
  --header 'Accept: application/json'

چک‌لیست قبل از Production

کیفیت یک قابلیت هوش مصنوعی فقط به مدل وابسته نیست. مسیر خطا، مشاهده‌پذیری و رفتار سیستم در داده نامعتبر را نیز آزمایش کنید.

• اعتبارسنجی ورودی و محدودیت اندازه payload
• ثبت متریک‌های کیفیت، latency و نرخ خطا بدون ذخیره داده حساس
• تعریف timeout، retry محدود و fallback قابل پیش‌بینی
• مستندسازی runbook و مسیر rollback پیش از انتشار