第一个AI项目复盘

前言

最近在Reddit上看到一篇关于"构建你的第一个AI Agent"的热门教程，让我想起了自己第一个AI项目——阅见(YueJian)知识训练平台的开发历程。回过头来对比那篇教程的建议，我发现自己在项目中犯了不少典型的"新手错误"，但也有一些意外的收获。今天就来分享一下这个复盘，希望对其他AI项目新手有所帮助。

项目背景：阅见平台简介

阅见是一个书籍知识AI训练与应用平台，主要功能包括：

• 多格式电子书解析（EPUB、PDF、TXT、DOCX）
• 基于书籍内容的智能问答
• 轻量级模型训练和LoRA微调
• 跨平台部署（Windows、macOS、Linux）

项目采用Qwen2.5-1.5B-Instruct作为基础模型，使用PyTorch和Transformers框架。

对照教程：我犯了哪些经典错误？

❌ 错误1：试图构建"通用AI助手"

教程建议：选择明确且具体的问题领域，避免构建"通用代理"

我的问题：项目初期野心太大，想要做一个什么都能处理的"智能电子书平台"：

• 智能问答
• 内容摘要
• 文本生成
• 个性推荐
• 情感分析

结果：开发周期拉长，每个功能都不够深入，调试复杂度呈指数级增长。

教训：应该从单一功能开始，比如先专注做好"基于电子书的问答系统"，等这个功能稳定后再扩展其他能力。

✅ 意外收获：选择了合适的基础模型

教程建议：使用现有的成熟模型，不要一开始就训练自己的模型

我的做法：选择了Qwen2.5-1.5B-Instruct作为基础模型，并使用LoRA进行微调

结果：这个决策是对的！轻量级模型（1.5B参数）降低了硬件要求，LoRA微调只需训练0.59%的参数，大大提高了训练效率。

❌ 错误2：工具集成过于复杂

教程建议：专注于核心功能，避免添加过多工具

我的问题：一开始就集成了太多功能模块：

• 多种文件解析器
• 复杂的数据预处理管道
• 多种训练策略
• 评估和可视化工具

结果：系统架构复杂，调试困难，很多功能实际上并不必要。

教训：应该遵循"单一职责原则"，先让一个简单的文本问答功能跑通，再逐步添加其他功能。

✅ 意外收获：采用了迭代开发策略

教程建议：小循环迭代，不要期望第一次就完美运行

我的做法：实现了轻量级训练功能（lightweight_train_test.py），可以在2.6秒内完成训练验证

结果：这个快速验证循环非常有效，让我能够快速发现问题并调整策略。

具体的技术问题与解决方案

问题1：内存管理复杂化

问题描述：一开始想实现复杂的记忆系统，包括向量数据库、语义检索等。

教训：教程建议从简单的短期上下文开始，需要时再添加数据库存储。我应该先用简单的JSON文件存储问答对，验证功能可行性后再考虑向量数据库。

问题2：训练流程过度工程化

问题描述：使用了复杂的训练框架和配置系统，导致调试困难。

解决方案：最终采用了手动训练循环，避免了框架兼容性问题，反而更加可控。

# 简化的训练循环
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in dataloader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(**batch)
        loss = outputs.loss
        loss.backward()
        optimizer.step()

问题3：硬件适配问题

解决方案：实现了自动硬件检测，macOS使用MPS，Windows/Linux使用CUDA，回退到CPU。这个决策是正确的，大大提高了跨平台兼容性。

如果重新开始，我会怎么做？

基于教程的建议和自己的经验，如果重新开始这个项目，我会：

第一阶段：最小可行产品（MVP）

1. 单一功能：只做电子书文本问答，不考虑其他功能
2. 简单输入：只支持TXT格式，不处理EPUB/PDF
3. 基础记忆：使用简单的上下文窗口，不用数据库
4. CLI界面：先让命令行版本工作，不做Web界面

第二阶段：功能验证

1. 用户测试：找几个朋友测试基础功能
2. 性能优化：解决发现的性能问题
3. 错误处理：完善异常处理机制

第三阶段：逐步扩展

1. 支持更多格式：添加PDF解析
2. 改进记忆系统：引入向量数据库
3. 优化界面：开发Web界面

项目的意外收获

尽管犯了不少错误，但这个项目也带来了一些意外收获：

1. 轻量级训练的价值

通过使用1.5B参数的模型和LoRA微调，实现了在普通硬件上的快速训练。这证明了"小而美"的价值。

2. 模块化架构的重要性

虽然初期过度复杂，但模块化的设计最终让我能够独立优化每个组件。

3. 完整的测试体系

建立了从单元测试到集成测试的完整体系，这在后期的迭代中非常有价值。

给AI项目新手的建议

基于这次项目经验和教程的建议，我总结出几个关键要点：

1. 从小开始，逐步扩展

• ✅ 选择一个具体、明确的问题
• ✅ 实现最简单的解决方案
• ✅ 验证核心功能可行性
• ❌ 不要一开始就想做"万能助手"

2. 选择合适的技术栈

• ✅ 使用成熟的预训练模型
• ✅ 选择轻量级模型降低门槛
• ✅ 使用LoRA等高效微调技术
• ❌ 不要从头训练大模型

3. 建立快速验证循环

• ✅ 实现快速训练和测试功能
• ✅ 建立自动化测试
• ✅ 小步迭代，频繁验证
• ❌ 不要追求一次性完美

4. 控制项目复杂度

• ✅ 专注核心功能，抵制功能蔓延
• ✅ 使用简单的架构和工具
• ✅ 先让基础功能稳定运行
• ❌ 不要过早优化或添加花哨功能

结语

回顾阅见项目的开发过程，我深刻体会到了"简单即是美"的道理。虽然最终实现了一个功能相对完整的平台，但如果能在项目初期就遵循那篇Reddit教程的建议，我相信能够更快地达到目标，少走很多弯路。

AI项目的门槛正在快速降低，但这并不意味着项目就会变得简单。相反，如何在众多选择中找到最适合的技术路径，如何平衡功能的完备性和实现的复杂度，这些都需要经验的积累。

希望我的这次复盘能给其他AI项目新手一些参考。记住：一个能完美解决特定问题的AI应用，比一个总是出问题的'万能助手'更有价值。

最后，如果你也在构建自己的第一个AI项目，欢迎交流讨论。我们都是在这条路上不断学习的探索者。

相关资源：Reddit原文《Building your first AI Agent: A clear path》