Patterns of Application Development Using AI (简体中文版)
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Patterns of Application Development Using AI (简体中文版)
关于本书
《使用人工智能的应用程序开发模式》是一本开创性的著作，探讨了人工智能（AI）与应用程序开发的交叉领域。在本书中，AI驱动的咨询平台 Olympia 的联合创始人、著名软件开发者Obie Fernandez分享了他在构建AI驱动应用程序一年历程中获得的宝贵见解和经验。
通过将叙述性章节与实用模式参考相结合的引人入胜方式，Obie提供了一份全面的指南，讲解如何在应用程序开发中利用大语言模型（LLMs）的力量。他介绍了创新性的模式，如"多工作者模式"、"自愈数据"和"上下文内容生成"，这些模式使开发者能够构建智能、适应性强且以用户为中心的应用程序。
与其他专注于理论概念或深入机器学习算法细节的AI书籍不同，本书采用了务实的方法。它提供了具体的示例、真实世界的使用案例，以及关于如何将AI组件和功能整合到应用程序架构中的可行建议。Obie分享了他的成功经验、遇到的挑战和学到的经验教训，为AI在软件开发中的实际应用提供了独特的视角。
目录
- Gregor Hohpe的前言
- 序言
- 关于本书
- 关于代码示例
- 本书不涵盖的内容
- 本书适合谁
- 建立共同词汇
- 参与其中
- 致谢
- 插图是怎么回事？
- 关于精益出版
- 关于作者
- 引言
- 关于软件架构的思考
- 什么是大语言模型？
- 理解推理
- 性能考量
- 尝试不同的大语言模型
- 复合人工智能系统
- 缩窄路径
- 潜在空间：难以理解的浩瀚
- 如何“缩小“路径
- 原始模型与指令调优模型的对比
- 提示工程
- 提示精炼
- 那么微调呢？
- 检索增强生成（RAG）
- 什么是检索增强生成？
- RAG是如何工作的？
- 为什么要在应用程序中使用RAG？
- 在应用程序中实现RAG
- 命题分块
- RAG的真实应用案例
- 智能查询优化（IQO）
- 重排序
- RAG评估（RAGAs）
- 挑战与未来展望
- 众多工作器
- 作为独立可重用组件的AI工作器
- 账户管理
- 电子商务应用
- 医疗保健应用
- AI工作器作为流程管理器
- 将AI工作器集成到您的应用程序架构中
- AI工作程序的可组合性和编排
- 将传统NLP与LLM相结合
- 工具使用
- 什么是工具使用？
- 工具使用的潜力
- 工具使用工作流程
- 工具使用的最佳实践
- 组合和链接工具
- 未来方向
- 流处理
- 实现ReplyStream
- “对话循环”
- 自动继续
- 结论
- 自修复数据
- 实践案例研究：修复损坏的JSON
- 考虑因素和禁忌症
- 上下文内容生成
- 个性化
- 生产力
- 快速迭代和实验
- AI驱动的本地化
- 用户测试和反馈的重要性
- 生成式用户界面
- 为用户界面生成文案
- 定义生成式UI
- 示例
- 向成果导向设计的转变
- 挑战和考虑因素
- 未来展望与机遇
- 智能工作流编排
- 业务需求
- 主要优势
- 关键模式
- 异常处理和恢复
- 在实践中实施智能工作流编排
- 监控和日志记录
- 可扩展性和性能考虑因素
- 工作流的测试和验证
- 提示工程
- 思维链
- 模式切换
- 角色分配
- 提示对象
- 提示模板
- 结构化输入输出
- 提示链接
- 提示重写器
- 响应围栏
- 查询分析器
- 查询重写器
- 腹语术师模式
- 离散组件
- 谓词
- API外观模式
- 结果解释器
- 虚拟机
- 规格说明和测试
- 人在环路中（HITL）
- 高层次模式
- 升级处理机制
- 反馈循环
- 被动信息辐射
- 协作决策（CDM）
- 持续学习
- 伦理考虑
- 技术进步与未来展望
- 智能错误处理
- 传统错误处理方法
- 上下文错误诊断
- 智能错误报告
- 预测性错误预防
- 智能错误恢复
- 个性化错误通信
- 自适应错误处理工作流
- 质量控制
- 评估器
- 防护机制
- 护栏和评估：一枚硬币的两面
- 术语表
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