Wzorce projektowe w generatywnej AI. Sprawdzone rozwiązania przy budowie agentów i aplikacji GenAICzego się nauczysz?Kontrolowania stylu i formatu odpowiedzi LLM za pomocą maskowania logitów i reguł gramatycznychPrzenoszenia stylu między tekstami oraz neutralizowania i odwracania tonu wypowiedziOptymalizowania treści generowanej przez modele pod kątem jakości i spójnościProjektowania i wdrażania podstawowego RAG do uzupełniania wiedzy modeli bazowychBudowania indeksów semantycznych oraz skalowania indeksowania dla dużych zbiorów danychUlepszania retrievalu dzięki podejściu świadomemu indeksu i postprocessingu węzłówZwiększania wiarygodności generacji poprzez cytowanie źródeł i strategie ograniczania halucynacjiStosowania głębokiego wyszukiwania (Deep Search) do trudnych zapytań i wieloetapowego odzyskiwania kontekstuWzmacniania wnioskowania modelu technikami Chain of Thought i Tree of ThoughtsRozszerzania możliwości modeli przez strojenie adapterów i podejście Evol-InstructPodnoszenia niezawodności odpowiedzi dzięki LLM-as-Judge oraz mechanizmom refleksji i autokorektyUporządkowania architektury aplikacji GenAI przez wstrzykiwanie zależności i optymalizację promptówWyposażania agentów w działanie przez wywoływanie narzędzi, wykonywanie kodu i współpracę wieloagentowąOptymalizowania kosztów i opóźnień przez małe modele językowe, buforowanie promptów i optymalizację inferencjiTestowania zachowania systemu pod obciążeniem i w degradacji oraz wdrażania pamięci długoterminowejImplementowania zabezpieczeń z użyciem szablonów, przebudowy danych, samosprawdzenia i guardrailsGeneratywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje pracę nad tworzeniem aplikacji. Modele bazowe takie jak GPT, Claude, Gemini czy Llama umożliwiają szybkie budowanie demonstracji, lecz rzeczywiste wdrożenia mierzą się z halucynacjami, niespójnymi odpowiedziami, lukami w wiedzy i problemami z niezawodnością. Książka przedstawia 32 wzorce projektowe wypracowane przez praktyków wdrażających systemy GenAI na dużą skalę. To nie teoria, lecz konkretne recepty na powtarzalne problemy, z którymi zmaga się każdy inżynier AI budujący aplikacje gotowe do produkcji.Autorzy prowadzą czytelnika przez cały proces inżynierii AI od kontrolowania stylu i formatu treści, przez integrację wiedzy zewnętrznej z zaawansowanym RAG, wzmacnianie zdolności wnioskowania, budowę niezawodnych systemów, tworzenie agentów zdolnych do działania, aż po optymalizację wdrożeń i implementację zabezpieczeń. Każdy wzorzec jest opisany według jednolitego schematu: problem, sprawdzone rozwiązanie, kompletny przykład kodu, omówienie alternatyw i kompromisów implementacyjnych. Książka łączy osiągnięcia najnowszych badań z praktycznym doświadczeniem ekspertów i dostarcza gotowe wskazówki dla osób tworzących aplikacje oparte na modelach bazowych.W książce:RAG i zarządzanie wiedząWzorce agentoweOptymalizacja i skalowanieZwiększanie niezawodnościZarządzanie stylemZabezpieczeniaRozszerzanie możliwościOd prototypu do produkcji 32 sprawdzone wzorce dla aplikacji GenAI
Ten produkt jest zapowiedzią. Realizacja Twojego zamówienia ulegnie przez to wydłużeniu do czasu premiery tej pozycji. Czy chcesz dodać ten produkt do koszyka?
