书籍-《人工智能工程：用基础模型打造应用》

书籍：AI Engineering: Building Applications with Foundation Models
作者：Chip Huyen
出版：O'Reilly Media​
编辑：陈萍萍的公主@一点人工一点智能
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01 书籍介绍

近年来，人工智能领域的突破不仅让AI产品的需求激增，还大幅降低了开发AI产品的门槛。“模型即服务”（Model-as-a-Service）的兴起，使得AI从一门高深莫测的学科变成了每个人都能驾驭的强大开发工具。即使是没有相关背景的新手，现在也能借助现成的基础模型，快速搭建自己的AI应用。在本书中，作者Chip Huyen深入探讨了人工智能工程的核心——如何利用现有的基础模型开发实用的应用程序。本书开篇先对人工智能工程进行了全景式介绍，详细说明了它与传统机器学习工程的不同之处，并剖析了新一代AI技术栈的特点。
随着AI技术的普及，潜在的失败风险也在增加，因此评估和验证变得尤为重要。书中详细讲解了多种评估开放式模型的方法，特别是近年来备受关注的“AI作为评判者”（AI-as-a-judge）方法。对于AI开发者来说，本书是一份全面的指南，涵盖了从模型、数据集、评估基准到无数种应用场景和模式的内容。你将学会一套完整的AI应用开发框架，从简单的入门技术逐步深入到复杂的方法论，并掌握如何高效地将这些应用部署到实际场景中。
你将收获的知识：
· 了解人工智能工程的定义及其与传统机器学习工程的区别。
· 掌握开发AI应用的全流程，识别每个阶段的挑战并找到解决方案。
· 探索多种模型适配技术，如提示工程（Prompt Engineering）、检索增强生成（RAG）、微调（Fine-tuning）、智能代理（Agents）和数据集工程，理解其背后的原理和适用场景。
· 分析基础模型服务中的延迟和成本瓶颈，并学习如何优化这些问题。
· 根据具体需求选择最合适的模型、数据集、评估基准和性能指标。

02 作者简介

Chip Huyen目前就职于Voltron Data，专注于利用GPU加速数据分析。她曾在Snorkel AI和NVIDIA工作，并创办了一家AI基础设施初创公司（已被成功收购）。此外，她还在斯坦福大学开设并讲授过机器学习系统设计课程。她的上一本书《设计机器学习系统》（Designing Machine Learning Systems）不仅是亚马逊AI类别的畅销书，还被翻译成十多种语言，广受好评。作为一名连接AI、数据和技术叙事的桥梁人物，Chip Huyen在行业中积累了深厚的经验。她不仅精通技术细节，还擅长将复杂的AI概念转化为通俗易懂的内容，为开发者和企业提供了宝贵的实践指导。

03 书籍大纲