利用基础大模型构建智能应用，AI工程化落地必读书籍，强烈推荐，大模型入门到精通，收藏这篇就足够了！

本文推荐一本关于 AI 工程的书籍《AI Engineering: Building Applications with Foundation Models》，海哥认为是目前最好的关于基于大模型的 AI 工程的书籍，涵盖适合核心原理、开发流程与策略、数据集处理、提示工程、RAG、微调、智能体等内容，内容覆盖全面，从入门到进阶，很适合 AI 工程的开发者阅读，强烈推荐！

书籍简介

近年来 AI 领域的重大突破不仅大幅增加了市场对AI产品的需求，同时也显著降低了构建AI产品的准入门槛。"模型即服务"的创新模式，将AI从一门高深的学科转变为人人可用的强大开发工具。如今，任何开发者（包括那些几乎没有AI经验的人）都能利用现成的AI模型来构建应用程序。在这本著作中，作者 Chip Huyen将深入探讨 AI 工程这一新兴领域：即如何利用现成的基础大模型开发应用程序的全过程。

本书开篇概述了AI工程的核心概念，阐明其与传统机器学习工程的区别，并解析了全新的AI技术栈。随着AI应用范围的扩大，潜在的重大系统风险也随之增加，这使得对AI系统的评估变得至关重要。书中详细探讨了评估开放式模型的多种方法，包括当前快速发展的"AI评判法"这一创新评估范式。

对于AI应用开发者而言，本书将指引您游刃有余地驾驭 AI 生态圈：从模型选择、数据集处理到评估基准的建立，以及面对海量应用场景和模式时的决策路径。您将系统掌握AI应用开发的完整框架——从基础技巧入门，逐步进阶到复杂方法，并学会如何高效部署这些应用。

通过本书您将：

• 深入理解 AI 工程的内涵及其与传统机器学习工程的区别
• 掌握AI应用开发的完整流程，识别各阶段挑战并学习应对策略
• 系统学习包括提示工程、RAG、微调、智能体、数据集工程在内的多种模型调适技术，洞悉其工作原理
• 剖析基础模型服务的延迟和成本瓶颈，掌握优化解决方案
• 建立科学的选择方法论：根据需求精准匹配模型、数据集、评估基准和度量指标

该书籍的相关资源，在 github 可访问：https://github.com/chiphuyen/aie-book

作者 Chip Huyen 现任Voltron Data公司 GPU 数据分析加速专家，曾任 Snorkel AI 和 NVIDIA 技术专家，创立过AI基础设施初创公司，并在斯坦福大学教授《机器学习系统设计》课程。她撰写的《机器学习系统设计》一书曾登顶亚马逊AI类图书畅销榜。

本书面向的人群

本书适用于任何希望利用基础模型解决实际问题的人。这是一本技术类书籍，因此其语言面向技术角色，包括人工智能工程师、机器学习工程师、数据科学家、工程经理和技术产品经理。如果您符合以下任一情况，那么这本书适合您：

• 您正在构建或优化一个人工智能应用，无论是从零开始，还是希望从演示阶段过渡到可投入生产的阶段。您可能还面临幻觉、安全性、延迟或成本等问题，需要针对性的解决方案。
• 您希望简化团队的人工智能开发流程，使其更加系统化、快速和可靠。
• 您希望了解您的组织如何利用基础模型来改善业务的底线，以及如何组建一个团队来实现这一目标。

如果您属于以下群体之一，您也可以从本书中受益：

• 工具开发者，希望识别人工智能工程中未得到充分服务的领域，以定位您的产品在生态系统中的位置。
• 研究人员，希望更好地了解人工智能的用例。
• 求职者，希望明确从事人工智能工程师职业所需的技能。
• 任何希望更好地了解人工智能的能力和局限性，以及它可能如何影响不同角色的人。

目录

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