使用人工智能的应用程序开发模式 (简体中文版)
使用人工智能的应用程序开发模式 (简体中文版)
关于本书
《Patterns of Application Development Using AI》是一本开创性的书籍，探讨了人工智能（AI）与应用程序开发的交汇点。在这本书中，著名软件开发者和 AI 驱动的咨询平台 Olympia 的联合创始人 Obie Fernandez 分享了他在构建 AI 驱动应用程序的一年旅程中获得的宝贵见解和经验。
通过引人入胜的叙述章节和实用的模式参考，Obie 提供了一份全面的指南，指导如何在应用程序开发中利用大型语言模型（LLMs）的力量。他介绍了诸如“多工模式”、“自愈数据”和“上下文内容生成”等创新模式，这些模式使开发者能够构建智能、自适应和以用户为中心的应用程序。
与其他专注于理论概念或深入探讨机器学习算法复杂性的 AI 书籍不同，这本书采取了务实的方式。它提供了具体的例子、真实的用例以及关于如何将 AI 组件和功能集成到应用程序架构中的可操作建议。Obie 分享了他的成功、挑战和经验教训，提供了关于人工智能在软件开发中实际应用的独特视角。
目录
- Gregor Hohpe 的前言
-
前言
- 关于本书
- 关于代码示例
- 我不涉及的内容
- 本书适合谁
- 构建通用词汇
- 参与其中
- 致谢
- 插图是怎么回事？
- 关于精益出版
- 关于作者
-
介绍
- 关于软件架构的思考
- 什么是大型语言模型？
- 理解推理
- 考虑性能
- 试验不同的LLM模型
- 复合AI系统
- 第1部分：基本方法与技术
-
缩小路径
- 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
- 提示工程
- 提示蒸馏
- 那微调呢？
-
检索增强生成 (RAG)
- 什么是检索增强生成？
- RAG 如何运作？
- 为什么在您的应用程序中使用 RAG？
- 在您的应用程序中实现 RAG
- 命题分块
- RAG的真实案例
- 医疗应用
- AI 工作者作为流程管理者
- 将AI工作者集成到您的应用架构中
- AI 工作者的组合性和编排
- 结合传统NLP与LLM
-
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”
- 自动续写
- 结论
-
自愈数据
- 实用案例研究：修复损坏的JSON
- Considerations and Counterindications
-
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
- 为用户界面生成文本
- 定义生成式用户界面
- 示例
- 向以结果为导向的设计转变
- 挑战与考虑
- 未来展望与机会
-
智能工作流编排
- 业务需求
- 关键收益
- 关键模式
- 异常处理和恢复
- 在实践中实现智能工作流程编排
- 监控和日志记录
- 可扩展性和性能考虑
- 工作流的测试和验证
- 第二部分：模式
-
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
- Prompt Chaining
- 提示重写器
- Response Fencing
- 查询分析器
- Query Rewriter
- Ventriloquist
-
离散组件
- 谓词
- API门面
- 结果解释器
- 虚拟机
-
人机交互 (HITL)
- 高级模式
- 升级
- 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程
-
质量控制
- Eval
- 护栏
- 防护措施和评估：同一枚硬币的两面
- 术语表
- 尾注
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