现代AI应用的开发流程与传统软件开发有所不同。
传统软件是确定性逻辑，而AI应用涉及概率性输出与模型不确定性，因此其生命周期更加注重数据治理、Prompt/模型调试以及持续评估。一个标准的AI应用软件开发流程包含以下6个关键阶段：需求定义与技术选型业务边界定位：确定AI在产品中的角色。数据准备与治理数据是AI应用的核心质量上限。AI核心层开发与工程化这是AI应用区别于普通软件的关键环节。系统集成与传统应用开发后端API服务：建立高并发的后端架构，处理用户鉴权、流式响应、计费与配额控制。评估与概率化测试AI具有随机性，传统单元测试无法完全覆盖，需要建立概率化评估体系。
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