使用人工智慧的應用程式開發模式（繁體中文版）
使用人工智慧的應用程式開發模式（繁體中文版）
關於本書
《使用人工智慧的應用程式開發模式》是一本開創性的著作，探討人工智慧（AI）與應用程式開發的交會點。在本書中，AI驅動的顧問平台 Olympia 的共同創辦人、知名軟體開發者 Obie Fernandez 分享了他在建構AI驅動應用程式一年歷程中的寶貴見解與經驗。
透過引人入勝的敘事章節與實用的模式參考相結合，Obie 提供了一份全面的指南，闡述如何在應用程式開發中運用大型語言模型（LLMs）的力量。他介紹了創新的模式，如「多工作者模式」、「自我修復數據」和「上下文內容生成」，這些模式使開發者能夠建構智能、適應性強且以用戶為中心的應用程式。
有別於其他著重於理論概念或深入探討機器學習算法的AI書籍，本書採用務實的方法。它提供具體的範例、真實世界的使用案例，以及如何將AI組件和功能整合到應用程式架構中的可行建議。Obie 分享了他的成功經驗、面臨的挑戰和學習到的教訓，為AI在軟體開發中的實際應用提供了獨特的視角。
目錄
- Gregor Hohpe 序言
- 前言
- 關於本書
- 關於程式碼範例
- 我不會涵蓋的內容
- 這本書適合誰
- 建立共同詞彙
- 參與方式
- 致謝
- 插圖是怎麼回事？
- 關於精實出版
- 關於作者
- 簡介
- 關於軟體架構的思考
- 什麼是大型語言模型？
- 理解推理
- 思考效能表現
- 實驗不同的 LLM 模型
- 複合式人工智能系統
- 收窄路徑
- 潛在空間：難以理解的浩瀚
- 如何“縮小“路徑
- 原始模型與指令調校模型的比較
- 提示詞工程
- 提示詞提煉
- 那麼微調呢？
- 檢索增強生成 (RAG)
- 什麼是檢索增強生成？
- RAG如何工作？
- 為什麼要在您的應用程序中使用RAG？
- 在您的應用程序中實施RAG
- 命題分塊
- RAG的實際應用案例
- 智慧查詢優化（IQO）
- 重新排序
- RAG評估（RAGAs）
- 挑戰與未來展望
- 眾多工作者
- AI 工作者作為獨立可重用組件
- 帳戶管理
- 電子商務應用
- 醫療保健應用
- AI 工作器作為流程管理器
- 將 AI 工作者整合到您的應用程式架構中
- AI 工作者的可組合性和編排
- 將傳統 NLP 與 LLM 結合
- 工具使用
- 什麼是工具使用？
- 工具使用的潛力
- 工具使用工作流程
- 工具使用的最佳實踐
- 組合和鏈接工具
- 未來方向
- 串流處理
- 實作 ReplyStream
- 「對話循環」
- 自動續接
- 結論
- 自我修復數據
- 實際案例研究：修復損壞的JSON
- 考量因素與禁忌症
- 情境內容生成
- 個人化
- 生產力
- 快速迭代和實驗
- AI 驅動的本地化
- 使用者測試與回饋的重要性
- 生成式使用者介面
- 為使用者介面生成文案
- 定義生成式使用者介面
- 範例
- 轉向結果導向設計
- 挑戰與考量
- 未來展望與機會
- 智能工作流程編排
- 業務需求
- 主要優勢
- 關鍵模式
- 異常處理和恢復
- 在實踐中實施智能工作流程編排
- 監控與日誌記錄
- 可擴展性和效能考量
- 工作流程的測試和驗證
- 提示工程
- 思維鏈
- 模式切換
- 角色分配
- 提示物件
- 提示詞模板
- 結構化輸入輸出
- 提示鏈接
- 提示重寫器
- 回應圍欄
- 查詢分析器
- 查詢重寫器
- 腹語術師模式
- 離散元件
- 謂詞
- API 外觀模式
- 結果解譯器
- 虛擬機器
- 規格與測試
- 人機協作系統 (HITL)
- 高層次模式
- 升級處理
- 反饋循環
- 被動資訊輻射
- 協作決策制定 (CDM)
- 持續學習
- 倫理考量
- 技術進步與未來展望
- 智慧錯誤處理
- 傳統錯誤處理方法
- 情境錯誤診斷
- 智慧型錯誤報告
- 預測性錯誤預防
- 智能錯誤恢復
- 個人化錯誤通訊
- 自適應錯誤處理工作流程
- 品質控制
- 評估器
- 護欄
- 防護機制和評估：一體兩面
- 詞彙表
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