22 lip 2025·8 min
Najczęstsze błędy początkujących przy tworzeniu aplikacji AI (i jak je naprawić)
Praktyczny przewodnik po typowych błędach przy budowie aplikacji z AI — niejasne cele, słabe prompty, brak ewaluacji i luki UX — oraz jak ich unikać.
Praktyczny przewodnik po typowych błędach przy budowie aplikacji z AI — niejasne cele, słabe prompty, brak ewaluacji i luki UX — oraz jak ich unikać.
Aplikacje AI często wydają się proste na początku: podłączasz API, piszesz kilka promptów i demo wygląda imponująco. Potem pojawiają się prawdziwi użytkownicy z chaotycznymi danymi wejściowymi, niejasnymi celami i przypadkami brzegowymi — i nagle aplikacja staje się niespójna, wolna lub pewnie błędna.
„Błąd początkującego” w AI to nie kwestia kompetencji. To konsekwencja budowania z nowym rodzajem komponentu: modelu probabilistycznego, wrażliwego na kontekst i czasem wymyślającego wiarygodne odpowiedzi. Wiele wczesnych porażek wynika z traktowania tego komponentu jak zwykłego wywołania biblioteki — deterministycznego, w pełni kontrolowalnego i już dopasowanego do biznesu.
Przewodnik jest uporządkowany tak, by szybko zmniejszyć ryzyko. Najpierw napraw kwestie o największym wpływie (wybór problemu, baseline, ewaluacja i UX budujący zaufanie), potem przejdź do optymalizacji (koszty, opóźnienia, monitoring). Jeśli masz tylko czas na kilka zmian, priorytetyzuj te, które zapobiegają cichym awariom.
Pomyśl o swojej aplikacji AI jak o łańcuchu:
Gdy projekty zawodzą wcześnie, zwykle nie jest to „model jest zły”. To jeden ogniw łańcucha jest niezdefiniowany, nieprzetestowany lub niedopasowany do rzeczywistego użycia. Poniższe sekcje pokazują najczęstsze słabe ogniwa i praktyczne naprawy, które możesz zastosować bez przebudowy wszystkiego.
Praktyczna wskazówka: jeśli działasz szybko, używaj środowiska, w którym możesz iterować bezpiecznie i natychmiast się cofać. Platformy takie jak Koder.ai (vibe-coding do budowy aplikacji webowych, backendów i mobilnych przez chat) pomagają tu, bo możesz szybko prototypować przepływy, trzymać zmiany małe i polegać na snapshotach/rollback, gdy eksperyment pogarsza jakość.
Częstym trybem porażki jest zaczynanie od „dodajmy AI” i dopiero potem szukanie miejsca na jego użycie. Efekt to funkcja imponująca w demo, ale nieistotna (albo irytująca) w realnym użyciu.
Zanim wybierzesz model czy zaprojektujesz prompt, zapisz zadanie użytkownika prostym językiem: co próbuje osiągnąć, w jakim kontekście i co jest dziś trudne?
Następnie zdefiniuj kryteria sukcesu, które możesz zmierzyć. Przykłady: „skrócić czas tworzenia odpowiedzi z 12 minut do 4”, „obciąć błędy pierwszej odpowiedzi poniżej 2%” lub „zwiększyć wskaźnik ukończeń formularza o 10%”. Jeśli nie możesz tego zmierzyć, nie dowiesz się, czy AI pomogło.
Początkujący często próbują zbudować wszechwiedzącego asystenta. Na v1 wybierz jeden krok workflow, gdzie AI wnosi jasną wartość.
Dobre v1 zazwyczaj:
Równie ważne: wypisz wyraźnie, co nie będzie w v1 (dodatkowe narzędzia, wiele źródeł danych, automatyzacja przypadków brzegowych). To utrzymuje zakres realistycznym i przyspiesza naukę.
Nie każde wyjście wymaga tego samego poziomu dokładności.
Wyznacz tę granicę wcześnie. Ona determinuje, czy potrzebujesz ścisłych zabezpieczeń, cytowań, zatwierdzenia ludziem, czy wystarczy „asysta robocza”.
Zaskakująca liczba projektów AI zaczyna od „dodajemy LLM” i nigdy nie odpowiada na podstawowe pytanie: w porównaniu do czego?
Jeśli nie udokumentujesz obecnego workflow (lub nie stworzysz wersji bez AI), nie dowiesz się, czy model pomaga, szkodzi, czy tylko przesuwa pracę. Zespoły kończą dyskutując opinie zamiast mierząc wyniki.
Zacznij od najprostszego, co może działać:
Ten baseline stanie się twoją miarą dokładności, szybkości i satysfakcji użytkownika. Pokaże też, które części problemu są naprawdę „językowo trudne”, a które po prostu brakują struktury.
Wybierz kilka mierzalnych rezultatów i śledź je dla baseline i AI:
Jeśli zadanie jest deterministyczne (formatowanie, walidacje, routing, obliczenia), AI może obsługiwać tylko mały fragment — np. przepisywanie tonu — podczas gdy reguły zrobią resztę. Silny baseline to oczywiście pokaże i zapobiegnie drogiemu obejściu z użyciem AI.
Typowy wzorzec początkującego to „promptuj, aż zadziała”: zmieniasz zdanie, raz dostajesz lepszą odpowiedź i myślisz, że problem rozwiązany. Problem w tym, że nieustrukturyzowane promptowanie często zachowuje się inaczej dla różnych użytkowników, przypadków brzegowych i aktualizacji modeli. Co wyglądało na sukces, może stać się nieprzewidywalne przy prawdziwych danych.
Zamiast liczyć, że model „zrozumie”, określ zadanie jasno:
To zamienia niejasne polecenie w coś, co możesz testować i odtwarzać.
Dla trudnych przypadków dodaj kilka dobrych przykładów („kiedy użytkownik pyta X, odpowiedz Y”) i przynajmniej jeden kontrprzykład („nie rób Z”). Kontrprzykłady szczególnie pomagają ograniczyć pewne, lecz błędne odpowiedzi, jak wymyślanie liczb czy cytowanie nieistniejących dokumentów.
Traktuj prompt jako zasób: trzymaj go w kontroli wersji, nadaj nazwę i krótkie changelogi (co się zmieniło, dlaczego, oczekiwany wpływ). Gdy jakość spadnie, łatwo cofnąć zmianę — i przestaniesz kłócić się z pamięci o „promptcie, którego używaliśmy w zeszłym tygodniu”.
Częsty błąd początkujących to zadawanie LLM pytań o fakty specyficzne dla firmy, których on po prostu nie ma: aktualne zasady cenowe, wewnętrzne polityki, najnowsza roadmapa produktu czy sposób, w jaki support obsługuje przypadki brzegowe. Model może odpowiedzieć pewnie — i to właśnie prowadzi do wysyłania błędnych wskazówek.
Traktuj LLM jako świetny w rozpoznawaniu wzorców językowych, streszczaniu, przepisywaniu i wnioskowaniu na podstawie dostarczonego kontekstu. Nie jest to żywa baza danych twojej organizacji. Nawet jeśli widział podobne firmy w treningu, nie zna twojej aktualnej rzeczywistości.
Przydatny model mentalny:
Jeśli odpowiedź musi zgadzać się z twoją wewnętrzną prawdą, musisz ją dostarczyć.
Gdy dodajesz RAG, traktuj to jak system „pokaż pracę”. Pobieraj konkretne fragmenty z zatwierdzonych źródeł i wymagaj, by asystent je cytował. Jeśli nie możesz tego cytować, nie przedstawiaj tego jako faktu.
To też zmienia sposób promptowania: zamiast „Jaka jest nasza polityka zwrotów?”, zapytaj „Używając dołączonego fragmentu polityki, wyjaśnij politykę zwrotów i zacytuj odpowiednie linie.”
Zbuduj jawne zachowanie na wypadek niepewności: „Jeśli nie możesz znaleźć odpowiedzi w dostarczonych źródłach, powiedz, że nie wiesz i zaproponuj następne kroki.” Dobre fallbacky to przekierowanie do ręcznej obsługi, strony wyszukiwania lub krótkie pytanie doprecyzowujące. To chroni użytkowników — i twój zespół przed sprzątaniem po pewnych błędach.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) może szybko sprawić, że aplikacja AI „wydaje się” mądrzejsza: podłączasz dokumenty, pobierasz kilka „trafnych” fragmentów i pozwalasz modelowi odpowiedzieć. Pułapka początkującego to założenie, że retrieval automatycznie znaczy dokładność.
Większość porażek RAG to nie model „halucynujący z powietrza” — to system dostarczający mu zły kontekst.
Typowe problemy to złe chunkowanie (dzielenie tekstu w połowie idei, utrata definicji), nieistotne pobrane fragmenty (wyniki pasują do słów kluczowych, ale nie do znaczenia) i przestarzałe dokumenty (system cytuje politykę z poprzedniego kwartału). Gdy pobrany kontekst jest słaby, model nadal wygeneruje pewną odpowiedź — tylko osadzoną w szumie.
Traktuj retrieval jak wyszukiwanie: potrzebuje kontroli jakości. Kilka praktycznych wzorców:
Jeśli twoja aplikacja służy do podejmowania decyzji, użytkownicy muszą to weryfikować. Uczyń cytowanie wymaganiem produktu: każde twierdzenie faktograficzne powinno odnosić się do fragmentu źródła, tytułu dokumentu i daty ostatniej aktualizacji. Pokaż źródła w UI i ułatw otworzenie cytowanego fragmentu.
Dwa szybkie testy wykrywają wiele problemów:
Jeśli system nie potrafi niezawodnie pobierać i cytować, RAG dodaje tylko złożoność — nie zaufanie.
Wiele początkujących zespołów wypuszcza funkcję AI po kilku „wygląda dobrze u mnie” demach. Rezultat jest przewidywalny: pierwsi użytkownicy napotykają przypadki brzegowe, złamane formatowanie lub model pewnie odpowiadający błędnie — i nie masz sposobu, by zmierzyć, jak źle to jest lub czy się poprawia.
Jeśli nie zdefiniujesz małego zestawu testowego i kilku metryk, każda zmiana promptu czy aktualizacja modelu jest hazardem. Możesz naprawić jeden scenariusz i w cichości zepsuć pięć innych.
Nie potrzebujesz tysięcy przykładów. Zacznij od 30–100 przypadków odzwierciedlających prawdziwe zapytania użytkowników, w tym:
Przechowuj oczekiwane „dobre” zachowanie (odpowiedź + wymagany format + co robić, gdy niepewne).
Zacznij od trzech kontroli mapujących doświadczenie użytkownika:
Dodaj podstawową bramkę wydawniczą: żadna zmiana promptu/modelu/konfiguracji nie idzie na produkcję, jeśli nie przejdzie tego samego zestawu ewaluacyjnego. Nawet lekki skrypt uruchamiany w CI wystarczy, by zapobiec pętlom „naprawiliśmy to… i zepsuliśmy to”.
Jeśli potrzebujesz punktu startowego, zbuduj prostą checklistę i trzymaj ją blisko procesu deployu (zobacz /blog/llm-evaluation-basics).
Wiele początkowych projektów AI wygląda świetnie w demie: jeden czysty prompt, jeden perfekcyjny przykład, jedno idealne wyjście. Problem w tym, że użytkownicy nie zachowują się jak skrypty demo. Jeśli testujesz tylko „happy paths”, wypuścisz coś, co rozbije się przy prawdziwych danych.
Scenariusze produkcyjne zawierają brudne dane, przerwy i nieprzewidywalne opóźnienia. Twój zestaw testowy powinien odzwierciedlać rzeczywiste użycie: prawdziwe pytania użytkowników, prawdziwe dokumenty i prawdziwe ograniczenia (limity tokenów, okna kontekstowe, problemy sieciowe).
Przypadki brzegowe ujawniają halucynacje i problemy z niezawodnością. Przetestuj:
Nie wystarczy, że pojedyncze żądanie działa. Przetestuj wysoką współbieżność, retrysy i powolne odpowiedzi modelu. Mierz p95 latencji i potwierdź, że UX nadal ma sens, gdy odpowiedzi trwają dłużej niż oczekiwane.
Modele mogą timeoutować, retrieval może nic nie zwrócić, a API mogą limitować. Zdecyduj, co aplikacja robi w każdym przypadku: pokazuje stan „nie można odpowiedzieć”, przełącza się na prostsze podejście, zadaje pytanie doprecyzowujące albo kolejkowanie zadania. Jeśli stany awaryjne nie są zaprojektowane, użytkownicy zinterpretują ciszę jako „AI się myli” zamiast „system miał problem”.
Wiele początkujących aplikacji AI nie zawodzi dlatego, że model jest „zły”, lecz dlatego, że interfejs udaje, że wynik jest zawsze poprawny. Gdy UI ukrywa niepewność i ograniczenia, użytkownicy albo zbyt zaufają AI (i dostaną bolesne skutki), albo przestaną mu ufać całkowicie.
Projektuj doświadczenie tak, by weryfikacja była łatwa i szybka. Przydatne wzorce:
Jeśli twoja aplikacja nie może dostarczyć źródeł, powiedz to wprost i przesuwaj UX w stronę bezpieczniejszych wyjść (np. szkice, sugestie, opcje), a nie autorytatywnych stwierdzeń.
Gdy dane wejściowe są niekompletne, nie wymuszaj pewnej odpowiedzi. Dodaj krok z 1–2 pytaniami doprecyzowującymi („Który region?”, „Jaki okres?”, „Jaki ton?”). To redukuje halucynacje i sprawia, że użytkownik czuje, że system współpracuje z nim, a nie robi sztuczki.
Zaufanie rośnie, gdy użytkownicy potrafią przewidzieć, co się stanie i naprawić błędy:
Celem nie jest spowolnienie użytkownika — to sprawienie, by poprawność była najszybszą ścieżką.
Wiele początkujących aplikacji AI nie zawodzi, bo model jest „zły”, lecz dlatego, że nikt nie zdecydował, co nie może się zdarzyć. Jeśli twoja aplikacja może generować szkodliwe porady, ujawniać dane prywatne lub fabrykować wrażliwe twierdzenia, masz nie tylko problem jakościowy — masz problem zaufania i odpowiedzialności.
Zacznij od prostej polityki „odmów lub eskaluj” napisaną prostym językiem. Czego aplikacja powinna odmówić (instrukcje dotyczące samookaleczenia, działalność nielegalna, porady medyczne/prawne, nękanie)? Co powinno wywołać przegląd ludzki (zmiany konta, rekomendacje o dużym znaczeniu, wszystko związane z nieletnimi)? Ta polityka powinna być egzekwowana w produkcie, a nie pozostawiona przypadkowi.
Zakładaj, że użytkownicy będą wklejać dane osobowe — imiona, maile, faktury, dane zdrowotne.
Minimalizuj, co zbierasz, i unikaj przechowywania surowych wejść, jeśli nie jest to naprawdę konieczne. Redaguj lub tokenizuj wrażliwe pola przed logowaniem lub wysyłką dalej. Pytaj o jasną zgodę, gdy dane będą przechowywane, używane do treningu lub udostępniane stronom trzecim.
Będziesz chciał logów do debugowania, ale logi mogą stać się wyciekiem.
Ustaw limity przechowywania, ogranicz, kto może przeglądać rozmowy i rozdziel środowiska dev/prod. Dla aplikacji wysokiego ryzyka dodaj ścieżki audytu i workflow przeglądowe, by móc udowodnić, kto i dlaczego uzyskał dostęp do danych.
Bezpieczeństwo, prywatność i zgodność to wymagania produktowe, nie papierologia.
Częsty startowy szok: demo wydaje się natychmiastowe i tanie, a ruch produkcyjny robi się wolny i drogi. Zwykle dzieje się tak, bo użycie tokenów, retrysy i decyzje „po prostu przełącz na większy model” są niekontrolowane.
Największe czynniki są często przewidywalne:
Ustal budżety wcześnie, nawet dla prototypów:
Projektuj też prompty i retrieval tak, by nie wysyłać niepotrzebnego tekstu. Przykład: podsumuj starsze zwroty rozmowy i dołącz jedynie najlepsze fragmenty zamiast całych plików.
Nie optymalizuj „kosztu na żądanie”. Optymalizuj koszt na udane zadanie (np. „sprawa rozwiązana”, „szkic zaakceptowany”, „pytanie odpowiedziane z cytowaniem”). Tańsze żądanie, które zawiedzie dwa razy, jest droższe niż droższe, które zadziała raz.
Jeśli planujesz progi cenowe, nakreśl limity wcześnie (zobacz /pricing), by wydajność i ekonomia jednostkowa nie stały się pojęciem drugorzędnym.
Wielu początkujących robi „odpowiedzialnie” i zbiera logi — potem ich nie analizuje. Aplikacja powoli degraduje się, użytkownicy omijają ją, a zespół dalej zgaduje, co jest nie tak.
Monitoring powinien odpowiadać: Co użytkownicy chcieli zrobić, gdzie zawiodło i jak to naprawili? Śledź kilka sygnałów wysokiego znaczenia:
Te sygnały są bardziej użyteczne niż samo „zużycie tokenów”.
Dodaj łatwy sposób oznaczania złych odpowiedzi (kciuk w dół + opcjonalny powód). Potem to uczynij operacyjnym:
Z czasem twój zestaw ewaluacyjny staje się „systemem odpornościowym” produktu.
Utwórz lekką procedurę triage, by wzory nie ginęły:
Monitoring to nie dodatkowa praca — to sposób, by przestać wprowadzać ten sam błąd w nowych formach.
Jeśli budujesz pierwszą funkcję AI, nie próbuj „przechytrzyć” modelu. Podejmuj oczywiste, testowalne i powtarzalne decyzje produktowe i inżynierskie.
Zawiera cztery rzeczy:
Zacznij od najmniejszego workflow, który może być poprawny.
Zdefiniuj dozwolone akcje, wymagaj strukturalnych wyjść, i dodaj „Nie wiem / potrzebuję więcej info” jako poprawny rezultat. Jeśli używasz RAG, trzymaj system wąski: niewiele źródeł, ścisłe filtrowanie i jasne cytowania.
Jeśli budujesz w Koder.ai, użyteczny wzorzec to zaczęcie w Planning Mode (by workflow, źródła danych i zasady odmowy były jawne), potem iteruj małymi zmianami i polegaj na snapshotach + rollback, gdy prompt lub retrieval wprowadzi regresję.
Przed wypuszczeniem zweryfikuj:
Gdy jakość jest niska, naprawiaj w tej kolejności:
To utrzymuje postęp mierzalnym — i zapobiega „losowym tweakom promptów” jako strategii.
Jeśli chcesz szybciej wypuszczać bez przebudowywania stacka, wybierz narzędzia wspierające szybką iterację i czyste przejście do produkcji. Na przykład, Koder.ai może generować frontendy w React, backendy w Go i schematy PostgreSQL z czatu, jednocześnie pozwalając eksportować kod źródłowy i wdrażać/hostować z własnymi domenami — przydatne, gdy funkcja AI przechodzi od prototypu do narzędzia zależnego od użytkowników.
Zacznij od zapisania job-to-be-done prostym językiem i zdefiniuj mierzalne kryteria sukcesu (np. zaoszczędzony czas, wskaźnik błędów, współczynnik ukończeń). Następnie wybierz wąski krok v1 w istniejącym przepływie i wyraźnie wypisz, czego nie będziesz jeszcze budować.
Jeśli nie potrafisz zmierzyć „lepiej”, skończysz optymalizując demo zamiast rezultatów.
Baseline to twoja wersja kontrolna bez AI (lub z minimalnym AI), dzięki której możesz porównać dokładność, szybkość i zadowolenie użytkowników.
Praktyczne baseliny to:
Bez tego nie udowodnisz ROI ani nie stwierdzisz, czy AI nie pogarsza procesu.
Pisz prompt jak wymagania produktowe:
Następnie dodaj kilka przykładów i przynajmniej jeden kontrprzykład „nie rób tego”. Dzięki temu zachowanie staje się testowalne, a nie oparte na intuicji.
Zakładaj, że model nie zna aktualnych zasad, cenników, roadmapy ani historii klienta twojej firmy.
Jeśli odpowiedź musi odpowiadać wewnętrznej prawdzie, dostarcz tę prawdę przez zatwierdzone konteksty (dokumenty, wyniki z bazy, pobrane fragmenty) i wymagaj, żeby model cytował/odnosił się do nich. W przeciwnym razie wymuś bezpieczny fallback: „Nie wiem na podstawie dostarczonych źródeł — oto jak zweryfikować”.
Ponieważ retrieval nie gwarantuje trafności. Typowe błędy to złe dzielenie tekstu na fragmenty, dopasowanie według słów kluczowych zamiast znaczenia, przestarzałe dokumenty i przekazywanie zbyt wielu niskiej jakości fragmentów.
Popraw zaufanie poprzez:
Jeśli nie możesz tego cytować, nie przedstawiaj tego jako faktu.
Zacznij od małego, reprezentatywnego zestawu ewaluacyjnego (30–100 przypadków), który zawiera:
Śledź kilka spójnych kontroli:
Dema obejmują „happy path”, ale prawdziwi użytkownicy przynoszą:
Zaprojektuj jawne stany awaryjne (brak wyników, timeouty, limity) tak, by aplikacja degradowała się łagodnie, zamiast zwracać nonsensy lub milczeć.
Uczyń weryfikację domyślną, aby użytkownicy mogli łatwo sprawdzać:
Celem jest, by najbezpieczniejsze zachowanie było też najszybszą drogą dla użytkownika.
Zdecyduj z góry, co nie może się zdarzyć, i wymuś to w produkcie:
Traktuj bezpieczeństwo, prywatność i zgodność jako wymagania produktowe, nie jako odłożone prace.
Głównymi czynnikami są długość kontekstu, wywołania narzędzi, wieloetapowe łańcuchy i retrysy/fallbacki.
Zaimplementuj twarde ograniczenia w kodzie:
Optymalizuj koszt na zakończone zadanie, nie koszt na żądanie — nieudane retrysy są często prawdziwym kosztem.
Uruchamiaj to przed każdą zmianą promptu/modelu/konfiguracji, żeby zapobiegać cichym regresjom.