Coding with Firas

الـ AI و الـ LLMs ولوا جزء من حياتنا، أما باش تبني بيهم Application صحيحة تمشي في الـ Production، الحكاية موش مجرد API Call لـ OpenAI 🤖. هذي أهم الـ Best Practices باش ما تضيعش فلوسك والـ UX متاعك:

♦ 1. Don't Trust the LLM الـ Model ينجم يهلوّس (Hallucinations). عمرك ما تاخو الـ Output متاعو وتعديه ديريكت للـ User ولا للـ Database من غير Validation. استعمل Libraries كيف Pydantic ولا Zod باش تضمن إنو الـ JSON اللي راجعلك نظيف ويحترم الـ Schema.

♦ 2. RAG is King (Retrieval-Augmented Generation) الـ Context Window مهما كبر يبقى محدود وغالي. ما تبعثش الداتا متاعك الكل في Prompt. استعمل Vector Database (كيف Pinecone ولا Weaviate) وجيب كان المعلومات اللي تستحقها باش تجاوب على السؤال.

♦ 3. Prompt Engineering vs Prompt Management الـ Prompt متاعك هو "Code". ما تخليهش Hardcoded وسط الـ Code متاعك. حطو في Database ولا Configuration File باش تنجم تبدلو وتعمل A/B Testing من غير ما تمس الـ Source Code.

♦ 4. Cost Management & Caching كل Token بفلوس. لو عندك سؤال يتعاود برشا، علاش تخلص عليه كل مرة؟ استعمل Semantic Caching (يعني لو السؤال يشبه لسؤال قديم، رجع نفس الجواب اللي مخبي عندك).

♦ 5. Structured Outputs ما تطلبش من الـ AI يكتبلك "Poem". اطلب منو يرجعلك JSON Structure واضحة. هذا يخليك تنجم تدمج الـ AI مع الـ Workflow متاعك (Automation) بسهولة.

♦ 6. Fallback Mechanisms الـ APIs متاع الـ AI ساعات يطيحو ولا يرزانو. لازم يكون عندك Plan B: يا تستعمل Model أرخص وأسرع، يا ترجع Message واضح لليوزر، المهم الـ App ما تبلانتيش.

شكون فيكم دخل الـ AI في بروجي Reel؟ وشنوا أصعب Challenge واجهكم؟ 👇

# AI