Tipais apsaugotas užklausų konstravimas: DI sąveikos gerinimas įdiegiant tipus

Sparti dirbtinio intelekto (DI), ypač didžiųjų kalbos modelių (DKM), pažanga atvėrė precedento neturinčias galimybes tokiose srityse kaip turinio kūrimas, duomenų analizė ir sudėtingų problemų sprendimas. Tačiau sąveika su šiais galingais modeliais dažnai priklauso nuo natūralios kalbos užklausų – metodo, kuris, nors ir intuityvus, yra iš prigimties linkęs į dviprasmybes, neaiškumą ir klaidingą interpretavimą. Tai gali lemti nenuoseklius, netikslius ar net nepageidaujamus DI rezultatus, o tai trukdo patikimam ir plečiamam DI pritaikymui įvairiose pramonės šakose.

Siekiant išspręsti šias problemas, atsiranda nauja paradigma: tipais apsaugotas užklausų konstravimas. Šiuo požiūriu siekiama pritaikyti tipų sistemų, kurios yra tradicinės programinės įrangos kūrimo pagrindas, griežtumą ir nuspėjamumą DI sąveikos srityje. Įdiegę tipų tikrinimą ir vykdymą užklausų projektavimo ir vykdymo metu, galime ženkliai padidinti DI pagrįstų programų patikimumą, tvirtumą ir saugumą.

Dviprasmybių iššūkis natūralios kalbos užklausose

Natūrali kalba yra nuostabiai išraiškinga, bet taip pat ir liūdnai pagarsėjusi savo dviprasmiškumu. Apsvarstykite paprastą užklausą, pavyzdžiui: „Apibendrinkite dokumentą apie klimato kaitą.“ Iš karto kyla keletas klausimų:

• Kurį dokumentą? DI neturi prigimtinio konteksto, nebent jis būtų pateiktas.
• Kokios rūšies santrauką? Bendro pobūdžio apžvalgą? Išsamią techninę santrauką? Santrauką, skirtą konkrečiai auditorijai?
• Kuriuos klimato kaitos aspektus? Priežastis? Poveikį? Politinius sprendimus? Mokslinį sutarimą?
• Kokios apimties? Kelių sakinių? Pastraipos? Vieno puslapio?

Be aiškių apribojimų, DI turi daryti prielaidas, todėl gaunami rezultatai gali neatitikti vartotojo ketinimų. Tai ypač problematiška kritinėse srityse, tokiose kaip medicininė diagnostika, finansinė atskaitomybė ar teisinių dokumentų analizė, kur tikslumas yra svarbiausias.

Tradicinės užklausų konstravimo technikos dažnai apima iteracinį tobulinimą, išsamius bandymus ir sudėtingas užklausų grandines, siekiant sumažinti šias problemas. Nors šie metodai tam tikru mastu yra veiksmingi, jie gali reikalauti daug laiko, išteklių ir vis tiek palikti erdvės subtilioms klaidoms.

Kas yra tipais apsaugotas užklausų konstravimas?

Tipais apsaugotas užklausų konstravimas yra metodologija, kuri užklausoms suteikia aiškius struktūrinius ir semantinius apribojimus, panašius į duomenų tipus programavimo kalbose. Užuot pasikliavus vien laisvos formos tekstu, ji struktūrizuoja užklausas, kad apibrėžtų laukiamus įvesties formatus, išvesties schemas ir leistinus verčių ar sąvokų diapazonus.

Pagrindinė idėja yra:

• Apibrėžti laukiamas struktūras: Nurodyti įvesties, kurią DI turėtų gauti, formatą ir išvesties, kurią jis turėtų pateikti, formatą.
• Užtikrinti duomenų vientisumą: Užtikrinti, kad DI apdorojami ir generuojami duomenys atitiktų iš anksto nustatytas taisykles ir apribojimus.
• Sumažinti dviprasmybę: Pašalinti arba žymiai sumažinti DI modelio interpretavimo laisvę.
• Padidinti nuspėjamumą: Padaryti DI atsakymus nuoseklesnius ir patikimesnius per kelias sąveikas.

Šis paradigmos pokytis peržengia vien tik protingų teksto eilučių kūrimą ir pereina prie tvirtų sąsajų, skirtų DI sąveikai, kūrimo, kur keičiamos informacijos tipai yra formaliai apibrėžti ir patvirtinti.

Pagrindinės sąvokos ir komponentai

Tipais apsaugoto užklausų konstravimo įgyvendinimas apima keletą pagrindinių sąvokų:

1. Užklausų schemos

Panašiai kaip duomenų bazių schemos ar API kontraktai, užklausų schemos apibrėžia tiek įvesties užklausos, tiek DI išvesties struktūrą ir laukiamus duomenų tipus. Šios schemos gali apimti:

• Privalomi laukai: Esminės informacijos dalys, kurios turi būti pateiktos užklausoje.
• Duomenų tipai: Nurodymas, ar informacijos dalis turėtų būti eilutė, sveikasis skaičius, loginė reikšmė, data, sąrašas ar sudėtingesnis struktūrizuotas objektas.
• Apribojimai: Taisyklės, kurių duomenys turi laikytis, pavyzdžiui, verčių diapazonai (pvz., amžius nuo 18 iki 99), formato šablonai (pvz., el. pašto adreso formatas) ar išvardijimai (pvz., būsenos laukas gali būti tik 'laukia', 'apdorojama' arba 'užbaigta').
• Neprivalomi laukai: Informacija, kuri gali būti įtraukta, bet nėra griežtai būtina.

Pavyzdys: Užuot klausus „Papasakok man apie orus,“ tipais apsaugota užklausa galėtų nurodyti tokią schemą:

{
  "type": "object",
  "properties": {
    "location": {"type": "string", "description": "City and country for weather forecast"},
    "date": {"type": "string", "format": "date", "description": "Date for the forecast (YYYY-MM-DD)"},
    "units": {"type": "string", "enum": ["celsius", "fahrenheit"], "default": "celsius"}
  },
  "required": ["location", "date"]
}

Ši schema aiškiai apibrėžia, kad 'location' (eilutė) ir 'date' (eilutė, YYYY-MM-DD formatu) yra privalomi, o 'units' (celsius arba fahrenheit) yra neprivalomas su numatytąja reikšme. Tikimasi, kad DI, apdorodamas ir atsakydamas, laikysis šios struktūros.

2. Tipų apibrėžimai ir patvirtinimas

Tai apima pasirinktinių tipų apibrėžimą arba esamų panaudojimą, siekiant pavaizduoti sudėtingus, DI sričiai svarbius subjektus. Patvirtinimas užtikrina, kad duomenys, atitinkantys šiuos tipus, yra teisingi prieš juos siunčiant DI arba gavus jo išvestį.

• Pagrindiniai tipai: Eilutė, sveikasis skaičius, slankiojo kablelio skaičius, loginė reikšmė, null.
• Struktūrizuoti tipai: Objektai (raktų ir reikšmių poros), masyvai (sąrašai).
• Išvardijimai: Iš anksto nustatyti leistinų verčių rinkiniai.
• Specifinio formato tipai: El. paštas, URL, data, laikas, UUID.
• Pasirinktiniai tipai: Srities specifinių subjektų, tokių kaip 'Produktas', 'Klientas', 'Medicininis įrašas', vaizdavimas, kiekvienas su savo savybių ir apribojimų rinkiniu.

Patvirtinimas gali vykti keliais etapais: patvirtinant vartotojo įvestį prieš kuriant užklausą, patvirtinant pačią užklausą pagal jos schemą prieš siunčiant ją DI, ir patvirtinant DI išvestį pagal laukiamą išvesties schemą.

3. Tipų vykdymo varikliai / bibliotekos

Tai yra įrankiai ar karkasai, kurie palengvina tipų apibrėžimą, patvirtinimą ir vykdymą užklausose. Jie gali būti nuo paprastų JSON schemos patvirtintojų iki sudėtingesnių bibliotekų, skirtų DI sąveikai.

Pavyzdžiai galėtų būti:

• JSON schemos patvirtintojai: Bibliotekos, tokios kaip 'jsonschema' Python kalboje arba 'ajv' JavaScript kalboje, gali patvirtinti struktūrizuotus užklausų duomenis.
• Karkasai, tokie kaip LangChain ar LlamaIndex: Šios platformos vis dažniau įtraukia funkcijas, skirtas struktūrizuotai išvesčiai analizuoti ir Pydantic panašiems modeliams, siekiant apibrėžti laukiamas išvesties schemas, taip efektyviai įgalinant tipų saugumą.
• Pasirinktinės tipų sistemos: Specializuotų sistemų kūrimas specifinėms DI programoms, kurioms reikalingi labai specializuoti tipų apibrėžimai ir patvirtinimo taisyklės.

4. Įvesties ir išvesties struktūrizavimas

Tipais apsaugotas užklausų konstravimas dažnai apima informacijos pateikimą DI struktūrizuotu, mašininio skaitymo formatu (pvz., JSON, YAML), o ne vien tik natūralia kalba, ypač esant sudėtingoms užklausoms arba kai reikalingas tikslus duomenų išgavimas.

Įvesties pavyzdys:

Vietoj: „Rask man viešbučius Paryžiuje, šalia Eifelio bokšto, dviem suaugusiems nuo liepos 15 iki liepos 20 dienos, biudžetas apie 200 eurų už naktį.“

Struktūrizuota įvestis galėtų būti:

{
  "query_type": "hotel_search",
  "parameters": {
    "location": "Paris, France",
    "landmark": "Eiffel Tower",
    "check_in_date": "2024-07-15",
    "check_out_date": "2024-07-20",
    "adults": 2,
    "max_price_per_night": 200,
    "currency": "EUR"
  }
}

Išvesties pavyzdys:

Tada DI yra paprašoma grąžinti rezultatus iš anksto nustatytoje schemoje, pavyzdžiui:

{
  "hotels": [
    {
      "name": "Hotel Lumiere",
      "address": "12 Rue de la Lumiere, Paris",
      "price_per_night": 190,
      "currency": "EUR",
      "rating": 4.5,
      "amenities": ["WiFi", "Breakfast", "Gym"]
    }
    // ... more hotels
  ]
}

Tipų vykdymo variklis tada patvirtintų, kad DI atsakymas atitinka šią 'hotel_search' išvesties schemą.

Tipais apsaugoto užklausų konstravimo privalumai

Tipais apsaugotų praktikų taikymas užklausų konstravime suteikia didelių pranašumų:

1. Padidintas patikimumas ir nuspėjamumas

Apibrėžus aiškias struktūras ir apribojimus, DI klaidingo užklausos interpretavimo tikimybė drastiškai sumažėja. Tai lemia nuoseklesnius ir nuspėjamesnius rezultatus, todėl DI sistemos tampa patikimos gamybinėse aplinkose.

Pasaulinis pavyzdys: Tarptautinė elektroninės prekybos platforma naudoja tipais apsaugotas užklausas, siekdama užtikrinti, kad DI sugeneruoti produktų aprašymai visada apimtų konkretų privalomų atributų rinkinį (pvz., 'produkto_pavadinimas', 'kaina', 'valiuta', 'SKU', 'aprašymas', 'matmenys'). Šis nuoseklumas yra gyvybiškai svarbus pasaulinei atsargų valdymo sistemai, kurioje dalyvauja skirtingos kalbos ir regioniniai standartai. Tipų sistema užtikrina, kad 'kaina' visada būtų skaitinė vertė su susijusia 'valiuta' (pvz., 'USD', 'EUR', 'JPY'), taip išvengiant kritinių klaidų kainodaros informacijoje.

2. Pagerinta duomenų kokybė ir vientisumas

Tipų patvirtinimas užtikrina, kad DI apdorojami ir generuojami duomenys yra tikslūs ir atitinka laukiamus formatus bei verslo taisykles. Tai yra labai svarbu programoms, dirbančioms su jautriais ar kritiniais duomenimis.

Pasaulinis pavyzdys: Sveikatos priežiūros DI asistentas, generuojantis pacientų santraukas. Vietoj nestruktūrizuoto teksto, DI yra paprašoma pateikti duomenis, atitinkančius 'PatientSummary' schemą. Ši schema galėtų apibrėžti:

• `patient_id`: eilutė (UUID formatas)
• `diagnosis`: eilutė
• `treatment_plan`: objektų masyvas, kiekvienas su `medication` (eilutė), `dosage` (eilutė, pvz., '500mg'), `frequency` (išvardijimas: 'kasdien', 'dukart_per_dieną', 'pagal_poreikį')
• `allergies`: eilučių masyvas
• `vital_signs`: objektas su `blood_pressure` (eilutė, pvz., '120/80 mmHg'), `heart_rate` (sveikasis skaičius, dpm)

Tipų sistema užtikrina, kad dozės būtų teisingai suformatuotos, gyvybiniai rodikliai apimtų vienetus, o kritiniai laukai, tokie kaip `patient_id`, būtų pateikti ir galiojantys. Tai apsaugo nuo gyvybei pavojingų klaidų, kurios galėtų kilti dėl DI sugeneruotos dezinformacijos.

3. Sumažinta dviprasmybė ir klaidingas interpretavimas

Aiškiai apibrėžiant tipus, apribojimus ir laukiamus formatus, paliekama mažiau erdvės DI daryti neteisingas prielaidas. Tai paaiškina užklausos siuntėjo ketinimus.

Pasaulinis pavyzdys: Klientų aptarnavimo pokalbių robotas, naudojantis DI gaunamoms užklausoms klasifikuoti. Tipais apsaugota užklausų sistema galėtų apibrėžti 'query_type' kaip išvardijimą: `['technical_support', 'billing_inquiry', 'product_inquiry', 'feedback']`. Jei vartotojo įvestis, apdorota pradiniu natūralios kalbos supratimo (NLU) sluoksniu, lemia klasifikaciją, kuri nepatenka į šį išvardijimą, sistema pažymi ją peržiūrai arba prašo patikslinti, taip užkertant kelią neteisingam klientų užklausų nukreipimui visame pasaulyje.

4. Pagerintas DI saugumas ir apsauga

Apribojant įvesties ir išvesties tipus, tipais apsaugotas užklausų konstravimas gali padėti išvengti užklausų injekcijos atakų ir sumažinti žalingo ar netinkamo turinio generavimą. Pavyzdžiui, jei tikimasi, kad DI pateiks tik skaitinį įvertinimą, jo negalima apgauti, kad jis pateiktų kenkėjišką kodą ar jautrią informaciją.

Pasaulinis pavyzdys: DI sistema, naudojama internetiniams forumams moderuoti. Užklausos, skirtos analizuoti vartotojų sukurtą turinį, gali būti tipais apsaugotos, tikintis išvesties, kuri yra arba 'SAUGUS' statusas, arba 'PAŽEIDIMAS' statusas su konkrečiu 'violation_type' (pvz., 'neapykantos_kalba', 'šlamštas', 'priekabiavimas'). Sistema būtų sukurta taip, kad atmestų bet kokią išvestį, kuri neatitinka šios struktūrizuotos schemos, taip užkertant kelią DI pačiam generuoti žalingą turinį ar būti manipuliuojamam, kad pateiktų neribotą tekstą.

5. Pagerinta programuotojų patirtis ir priežiūra

Tipų sistemos palengvina programuotojams suprasti, kurti ir prižiūrėti DI programas. Aiškiai apibrėžtos schemos veikia kaip dokumentacija ir kontraktai tarp skirtingų sistemos dalių arba tarp žmonių programuotojų ir DI.

Pasaulinis pavyzdys: Pasaulinėje finansų analizės įmonėje skirtingos komandos gali kurti DI modulius rinkos prognozavimui, rizikos vertinimui ir portfelio optimizavimui. Naudojant standartizuotą tipų sistemą užklausoms ir išvestims, šie moduliai gali sklandžiai integruotis. Pavyzdžiui, 'MarketData' tipas galėtų būti nuosekliai apibrėžtas visose komandose, nurodant laukus, tokius kaip 'timestamp' (ISO 8601 formatas), 'stock_symbol' (eilutė, pvz., 'AAPL'), 'price' (slankiojo kablelio skaičius), 'volume' (sveikasis skaičius), 'exchange' (išvardijimas: 'NASDAQ', 'NYSE', 'LSE'). Tai užtikrina, kad duomenys, perduodami iš rinkos prognozavimo modulio rizikos vertinimo moduliui, yra nuspėjamo, tinkamo naudoti formato, nepriklausomai nuo to, kuri komanda sukūrė kiekvieną dalį.

6. Palengvina internacionalizaciją ir lokalizaciją

Nors natūrali kalba yra neatsiejamai susijusi su konkrečiomis kalbomis, struktūrizuoti duomenys ir tipų apibrėžimai suteikia universalesnį pagrindą. Tuomet lokalizacijos pastangos gali būti sutelktos į konkrečių eilučių laukų vertimą gerai apibrėžtoje struktūroje, užuot valdžius visiškai skirtingas užklausų formuluotes kiekvienai kalbai.

Pasaulinis pavyzdys: DI sistema, skirta lokalizuotiems rinkodaros tekstams generuoti. Užklausa gali reikalauti 'Product' objekto su laukais, tokiais kaip 'produkto_pavadinimas' (eilutė), 'savybės' (eilučių masyvas), 'tikslinė_auditorija' (eilutė) ir 'prekės_ženklo_balsas' (išvardijimas: 'formalus', 'kasdieniškas', 'humoristinis'). DI nurodoma generuoti 'rinkodaros_antraštę' (eilutė) ir 'reklaminę_pastraipą' (eilutė). Prancūzų kalbos lokalizacijai įvestyje gali būti nurodyta 'locale': 'fr-FR', ir DI generuoja tekstą prancūzų kalba. Tipų saugumas užtikrina, kad pagrindinė informacija apie produktą yra nuosekliai suprantama ir taikoma visose lokalizuotose išvestyse.

Tipais apsaugoto užklausų konstravimo įgyvendinimas

Praktinis tipais apsaugoto užklausų konstravimo įgyvendinimas gali būti atliekamas keliais būdais:

1. Tinkamų įrankių ir karkasų pasirinkimas

Naudokitės esamomis bibliotekomis ir karkasais, kurie palaiko struktūrizuotus duomenis ir išvesties analizę. Daugelis šiuolaikinių DKM orkestravimo įrankių yra sukurti atsižvelgiant į tai.

• Pydantic: Python kalboje Pydantic duomenų patvirtinimo galimybės yra plačiai naudojamos apibrėžti duomenų modelius, kurie vėliau gali tarnauti kaip DI modelių išvesties schemos.
• LangChain: Siūlo 'Output Parsers' (išvesties analizatorius) ir 'Chains' (grandines), kurios gali priverstinai taikyti struktūrizuotas išvestis.
• LlamaIndex: Teikia 'Response Synthesis' (atsakymų sintezę) ir 'Data Connectors' (duomenų jungtis), kurie gali dirbti su struktūrizuotais duomenimis.
• OpenAI Assistants API: Palaiko 'Tools' (įrankius) ir 'Function Calling' (funkcijų kvietimą), kurie iš esmės apima struktūrizuotų įvesčių ir išvesčių apibrėžimą funkcijoms, kurias DI gali kviesti.
• JSON Schema: Standartas, skirtas JSON duomenų struktūrai apibrėžti, naudingas apibrėžiant užklausų ir išvesčių schemas.

2. Tvirtų schemų projektavimas

Investuokite laiką į kruopštų užklausų ir išvesčių schemų projektavimą. Tai apima:

• Savo srities supratimas: Aiškiai apibrėžkite subjektus ir ryšius, susijusius su jūsų DI užduotimi.
• Apribojimų nurodymas: Naudokite išvardijimus, reguliariųjų išraiškų šablonus ir diapazonų patikras, kad užtikrintumėte duomenų galiojimą.
• Schemų dokumentavimas: Laikykite schemas kontraktais ir užtikrinkite, kad jos būtų gerai dokumentuotos.

3. Patvirtinimo sluoksnių integravimas

Įdiekite patvirtinimą kritiniuose taškuose:

• Patvirtinimas prieš užklausą: Patvirtinkite visus vartotojo pateiktus duomenis, kurie sudarys užklausos dalį.
• Užklausos struktūros patvirtinimas: Užtikrinkite, kad pati struktūrizuota užklausa atitiktų jos apibrėžtą schemą.
• Patvirtinimas po atsakymo: Patvirtinkite DI išvestį pagal laukiamą išvesties schemą. Grakščiai tvarkykite patvirtinimo klaidas (pvz., pakartodami užklausą, prašydami DI performuoti arba pažymėdami peržiūrai žmogui).

4. Iteracinis tipų ir apribojimų tobulinimas

Kaip ir bet kuriame programinės įrangos kūrimo procese, schemų projektavimui ir tipų apibrėžimams gali prireikti iteracijų. Susidūrę su naujais kraštutiniais atvejais ar pastebėję trūkumų, atitinkamai atnaujinkite savo schemas.

5. Tiltas tarp natūralios kalbos ir struktūrizuotų duomenų

Tipais apsaugotas užklausų konstravimas nereiškia visiško natūralios kalbos atsisakymo. Dažnai tai apima hibridinį požiūrį:

• Natūrali kalba ketinimui, struktūra duomenims: Naudokite natūralią kalbą bendrai užduočiai ir kontekstui perteikti, bet įterpkite struktūrizuotus duomenis specifiniams parametrams.
• DI vertimui: Pasitelkite DI, kad natūralios kalbos įvestis konvertuotumėte į struktūrizuotus formatus, atitinkančius iš anksto nustatytas schemas, arba kad struktūrizuotas DI išvestis paverstumėte atgal į labiau žmonėms suprantamą natūralią kalbą.

Pavyzdys: Vartotojas gali pasakyti: „Užsakyk man skrydį į Tokiją kitam antradieniui, verslo klase, iš Londono Hitrou oro uosto.“ Sistema galėtų naudoti NLU modelį, kad išgautų subjektus, ir tada sukonstruoti struktūrizuotą JSON objektą:

{
  "intent": "flight_booking",
  "parameters": {
    "destination": "Tokyo",
    "departure_date": "(calculate next Tuesday)",
    "cabin_class": "business",
    "origin_airport": "LHR"
  }
}

Šis struktūrizuotas objektas tada siunčiamas DI arba vidinei sistemai (backend) apdoroti. DI patvirtinimo pranešimas galėtų būti sugeneruotas remiantis iš anksto nustatyta išvesties schema ir potencialiai paverstas į natūralią kalbą.

Iššūkiai ir svarstymai

Nors tipais apsaugotas užklausų konstravimas yra galingas, jis turi ir savo iššūkių:

• Sudėtingumas: Sudėtingų tipų sistemų ir schemų projektavimas bei priežiūra gali padidinti kūrimo pridėtines išlaidas.
• Griežtumas: Per daug griežtos schemos gali apriboti DI lankstumą ir kūrybiškumą, ypač užduotyse, kur pageidaujamas netikėtas elgesys. Svarbu rasti tinkamą balansą.
• Įrankių branda: Nors sparčiai vystosi, įrankiai, skirti sklandžiam tipų vykdymui DI sąveikose, vis dar bręsta, palyginti su tradicine programinės įrangos kūrimo sritimi.
• Schemų evoliucija: DI modeliams ir programoms vystantis, schemas reikės atnaujinti, o tai reikalauja versijavimo ir kruopštaus valdymo.
• Klaidų tvarkymas: Būtini tvirti mechanizmai patvirtinimo klaidoms tvarkyti. Vien tik atmesti netinkamą išvestį gali nepakakti; reikalingos strategijos klaidų taisymui arba atsarginiai planai.

Tipais apsaugotos DI sąveikos ateitis

Tipais apsaugotas užklausų konstravimas yra reikšmingas žingsnis link patikimesnių, saugesnių ir plečiamų DI sąveikų. DI sistemoms vis labiau integruojantis į kritines darbo eigas įvairiuose pasaulio sektoriuose – nuo finansų ir sveikatos priežiūros iki logistikos ir švietimo – nuspėjamo ir valdomo DI elgesio poreikis tik didės.

Šis požiūris nėra skirtas slopinti DI galimybes, o jas efektyviai nukreipti. Pasiskolinę principus iš tvirtos programinės įrangos inžinerijos, galime kurti DI programas, kurios yra ne tik galingos, bet ir patikimos. Tendencija link struktūrizuotų duomenų, funkcijų kvietimo ir apibrėžtų išvesties formatų pirmaujančiose DI platformose rodo aiškią kryptį. Tipais apsaugotas užklausų konstravimas yra pasirengęs tapti pagrindine praktika bet kuriai organizacijai, rimtai nusiteikusiai atsakingai ir efektyviai diegti DI pasauliniu mastu.

Praktinės įžvalgos pasaulinėms komandoms

Tarptautinėms komandoms, norinčioms pritaikyti tipais apsaugotą užklausų konstravimą:

• Pradėkite nuo mažo: Nustatykite konkrečią, kritinę DI sąveiką savo darbo eigoje, kuri kenčia nuo dviprasmybės ar nepatikimumo. Pirmiausia įdiekite tipų saugumą tam konkrečiam naudojimo atvejui.
• Standartizuokite schemas: Sukurkite standartizuotų schemų rinkinį bendriems duomenų tipams (pvz., adresams, datoms, valiutoms, produktų ID), kurie yra svarbūs jūsų pasaulinėms operacijoms.
• Investuokite į įrankius: Išnagrinėkite karkasus, tokius kaip LangChain ar Pydantic, ir integruokite juos į savo kūrimo procesą. Mokykite savo komandą efektyviai naudotis šiais įrankiais.
• Bendradarbiaukite apibrėžiant: Tarptautinėms įmonėms užtikrinkite, kad srities ekspertai iš skirtingų regionų bendradarbiautų apibrėžiant schemas, siekiant atsižvelgti į vietinius skirtumus (pvz., skirtingus datų formatus, valiutų simbolius, reguliavimo reikalavimus).
• Teikite pirmenybę klaidų tvarkymui: Sukurkite aiškius atsarginius mechanizmus ir žmonių peržiūros procesus, kai tipų patvirtinimas nepavyksta. Tai yra labai svarbu norint išlaikyti veiklos tęstinumą ir pasitikėjimą.
• Viską dokumentuokite: Laikykite savo užklausų schemas kritine dokumentacija. Užtikrinkite, kad jos būtų prieinamos, suprantamos ir versijuojamos.
• Nuolatinis mokymasis: DI sritis sparčiai vystosi. Sekite naujienas apie naujus įrankius, technikas ir geriausias praktikas užklausų konstravimo ir DI sąveikos projektavimo srityse.

Priimdamos tipais apsaugotą užklausų konstravimą, organizacijos gali atskleisti visą DI potencialą, kurdamos programas, kurios yra ne tik protingos, bet ir patikimos, saugios ir nuspėjamos vartotojams visame pasaulyje.