前言
AI時代已經到來，從智慧客服到影像識別，再到語音識別，AI應用已經無處不在，而且AI繪圖聊天等創新應用的市場需求也在不斷增長。作為開發者，學習搭建自己的AI平臺已經成為必然趨勢，不僅能提升我們自己的技能，還能為我們帶來更多職業和商業機會，不僅侷限於科技行業，它在醫療、金融、教育等多個領域也都有巨大的潛力和應用價值。
最近，我們團隊也投入到了AI平臺的開發中，並且與眾多資深開發者進行了深入的交流。我們發現，其中不乏那些在大廠有多年經驗的開發者，他們也嘗試過自己搭建AI平臺。雖然網上資源豐富，但他們最初都低估了專案的複雜性和難度。
在這裡，我想提醒大家，搭建AI平臺並不是一件輕鬆的事情。它涉及到眾多技術細節和難點，需要我們有足夠的耐心和毅力去攻克。同時，我也整理了他們在搭建過程中遇到的一些常見問題和解決方案，希望能夠為大家提供一些參考和幫助。
前端開發者的挑戰
在構建AI平臺時，前端開發者不僅要關注使用者介面與使用者體驗，還需深入後端邏輯與資料互動。例如，有幾位比較資深的前端，在對接多家模型廠商時，由於每家廠商的API介面和鑑權機制各不相同，導致開發週期大幅延長。而我們的產品團隊憑藉多年的AI平臺開發經驗，已成功對接了數十家模型廠商，擁有完善的對接文件和豐富的案例庫。這些案例包括智慧客服、知識庫、影像識別等多個領域，均實現了快速整合和高效執行。
後端開發者的挑戰
後端開發者在構建AI平臺時，需要處理複雜的業務邏輯、高併發的資料處理以及模型訓練的實時反饋。以某電商平臺的智慧推薦系統為例，該平臺在初期由於後端架構設計不合理，導致系統在高併發場景下頻繁崩潰。後來，他們採用了我們的後端框架和解決方案，透過最佳化資料處理流程和提升系統穩定性，成功解決了高併發問題，並實現了智慧推薦功能的快速迭代和最佳化。
全棧開發者的挑戰
全棧開發者在構建AI平臺時，需要掌握前端、後端以及資料處理等多個領域的知識。他們面臨的挑戰在於如何將這些知識融會貫通，實現高效、穩定的AI應用。以某線上教育平臺的AI助教系統為例，該平臺在初期由於技術棧複雜、開發難度大，導致專案進度緩慢。後來，他們採用了我們的全棧開發框架和解決方案，透過簡化開發流程、提升開發效率，成功實現了AI助教系統的快速開發和部署。該系統不僅提高了教學質量，還為學生提供了個性化的學習體驗。
商業化功能的挑戰
我們的平臺針對商業化功能，進行了長時間的調研和開發。比如分銷管理、支付配置、儲存功能、模型管理功能、會員體系、多租戶體系、角色許可權管理功能、渠道管理、提示詞管理，以及管理後臺的裝修管理功能。直接在後臺即可更改頁面的插圖等。如果你一個人一步步實現這些商業化必要的元素，也是需要花費很大的人力物力。
寫在最後
時間就是金錢，你的時間和精力應該用於更有價值的事情。花費大量時間去解決伺服器部署、模型訓練、介面對接等繁雜的工作，不如選擇一個已經成熟的平臺，快速上線，實現你的商業目標。我們的平臺不僅解決了技術難題，還為你提供了全套商業化解決方案，讓你可以專注於快速變現。
我這裡有一些AI創業學習的開發者交流群分享，想學習從0-1搭建AI平臺的朋友們都可以進來一起交流並分享自己的想法，希望大家都早日搭上AI的順風車。
