Opis książki: Inżynieria AI. Tworzenie aplikacji z wykorzystaniem modeli bazowych
Modele bazowe (foundation models) zapoczątkowały prawdziwy rozkwit aplikacji opartych na sztucznej inteligencji. AI stała się potężnym narzędziem rozwojowym, którego dziś może używać niemal każdy. Decyzja o stworzeniu własnej aplikacji AI wymaga jednak zrozumienia procesu budowy i świadomego podejmowania decyzji projektowych.
Ta książka jest kompleksowym przewodnikiem po budowaniu generatywnych aplikacji AI w środowiskach produkcyjnych.
Luke Metz, współtwórca ChatGPT w OpenAI
Ten przystępnie napisany i praktyczny podręcznik pokazuje, czym jest inżynieria AI i w jaki sposób tworzy się aplikacje z wykorzystaniem łatwo dostępnych modeli bazowych. Dowiesz się, jak się poruszać w świecie sztucznej inteligencji, czym dokładnie są modele, zbiory danych, wskaźniki oceny i wzorce aplikacyjne. W książce przedstawiono również, krok po kroku, kompletny proces tworzenia aplikacji AI i ich efektywnego wdrażania. Poszczególne zagadnienia zostały zilustrowane dobrze udokumentowanymi studiami przypadków. Nie zabrakło również komentarzy odnoszących się do zaimplementowania systemu opinii użytkowników w celu zapewnienia przydatnych informacji zwrotnych.
Najważniejsze zagadnienia:
istota inżynierii AI
proces tworzenia aplikacji AI
różne techniki adaptacji modeli, w tym inżynieria promptów, generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG), dostrajanie modeli, agenty i inżynieria zbiorów danych
wąskie gardła modeli podstawowych i ich pokonywanie
zasady wyboru modelu, wskaźników, danych oraz wzorców projektowych
Pozycja obowiązkowa dla każdego profesjonalisty, który chce wdrożyć AI w swojej firmie!
Vittorio Cretella, były dyrektor IT w P&G i Mars
Szukasz więcej propozycji? Zobacz nasze tytuły z kategorii informatyka
Jakie konkretne techniki wdrażania modeli omawia książka "Inżynieria AI"?
Książka szczegółowo opisuje techniki takie jak inżynieria promptów, generowanie wspomagane wyszukiwaniem (RAG) oraz dostrajanie modeli bazowych. Autor koncentruje się na procesie budowania aplikacji w środowiskach produkcyjnych, wykraczając poza teoretyczne podstawy. Czytelnik poznaje zasady wyboru odpowiednich wskaźników oceny oraz wzorców projektowych niezbędnych do skalowania rozwiązań. Treść uwzględnia również implementację systemów opinii użytkowników w celu ciągłego doskonalenia algorytmów.
Czy publikacja zawiera gotowe studia przypadków z wdrożeń produkcyjnych?
Tak, autor zilustrował poszczególne zagadnienia inżynieryjne dobrze udokumentowanymi studiami przypadków. Przykłady te pozwalają zrozumieć, jak w praktyce pokonywać wąskie gardła modeli podstawowych podczas ich wdrażania. Analiza realnych scenariuszy pomaga w świadomym podejmowaniu decyzji projektowych dotyczących doboru zbiorów danych. Dzięki temu czytelnik zyskuje gotowy schemat postępowania przy tworzeniu własnych systemów generatywnych.
Dla jakiego poziomu zaawansowania technicznego przeznaczony jest ten podręcznik?
Podręcznik jest skierowany do profesjonalistów i inżynierów dążących do wdrożenia systemów AI w strukturach firmowych. Choć napisany przystępnym językiem, wymaga podstawowej orientacji w świecie IT i procesach wytwarzania oprogramowania. Chip Huyen prowadzi czytelnika krok po kroku przez kompletny proces tworzenia aplikacji, od wyboru modelu po efektywne wdrożenie. Jest to pozycja obowiązkowa dla osób odpowiedzialnych za strategię technologiczną i architekturę systemów opartych na LLM.
Czy w treści znajdę informacje o optymalizacji RAG i agentach?
Publikacja zawiera obszerne rozdziały poświęcone optymalizacji RAG, inżynierii promptów oraz tworzeniu agentów AI. Czytelnik uczy się, jak efektywnie łączyć modele bazowe z własnymi zbiorami danych w celu uzyskania precyzyjnych wyników. Książka precyzuje, kiedy warto stosować dostrajanie (fine-tuning), a kiedy wystarczą techniki oparte na kontekście. Wiedza ta pozwala na uniknięcie typowych błędów związanych z halucynacjami modeli i niską jakością odpowiedzi.
Komu odradza się zakup tej książki o inżynierii sztucznej inteligencji?
Książka "Inżynieria AI" nie jest odpowiednia dla osób szukających wyłącznie teoretycznych rozważań filozoficznych o przyszłości technologii. Publikacja ta skupia się na twardych aspektach technicznych, architekturze systemów i inżynierii danych w kontekście produkcyjnym. Jeśli Twoim celem jest jedynie nauka obsługi gotowych interfejsów bez zrozumienia ich mechaniki, ten podręcznik może okazać się zbyt szczegółowy. Jest to narzędzie pracy dla inżynierów, a nie ogólny przegląd trendów rynkowych.
