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
《Patterns of Application Development Using AI》是一本突破性的書籍，探討人工智慧（AI）與應用程式開發的交集。在這本書中，著名的軟體開發者以及 AI 驅動的顧問平台 Olympia 的聯合創始人 Obie Fernandez，分享了他在一年內建構 AI 驅動應用程式的寶貴見解和經驗。
透過引人入勝的敘述章節和實用的模式參考，Obie提供了一個全面的指南，教導如何在應用程式開發中利用大型語言模型（LLMs）的力量。他介紹了創新的模式，如「多工人模式」、「自我修復資料」和「情境內容生成」，這些模式賦予開發者構建智能、適應性強且以使用者為中心的應用程式的能力。
與其他專注於理論概念或深入探討機器學習演算法複雜性的 AI 書籍不同，本書採取了務實的方法。它提供具體的例子、真實使用案例和可操作的建議，說明如何將 AI 元件和功能整合到應用程式架構中。Obie 分享了他的成功經驗、挑戰和所得教訓，提供了一個關於 AI 在軟體開發中實際應用的獨特視角。
目錄
- Gregor Hohpe 的序言
-
序言
- 關於本書
- 關於程式碼範例
- 我不會涵蓋的內容
- 本書的對象
- 建立共同的詞彙
- 參與其中
- 致謝
- 插圖是怎麼回事？
- 關於精益出版
- 關於作者
-
介紹
- 關於軟體架構的思考
- 什麼是大型語言模型？
- 理解推論
- 思考性能表現
- 嘗試不同的LLM模型
- 複合AI系統
- 第一部分：基本方法與技術
-
Narrow The Path
- 潛在空間：不可思議的廣闊
- 如何「縮小」路徑
- 原始模型與指令調整模型
- 提示工程
- 提示提煉
- 那微調呢？
-
檢索增強生成 (RAG)
- 什麼是檢索增強生成？
- RAG 如何運作？
- 為何要在您的應用程式中使用 RAG？
- 在您的應用程式中實作 RAG
- 命題分塊
- RAG的實際案例
- 醫療保健應用
- 人工智慧工作者作為流程管理者
- 將AI工作者整合到您的應用架構中
- AI 工作者的可組合性和編排
- 結合傳統 NLP 與 LLMs
-
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
-
流處理
- 實作 ReplyStream
- “對話迴圈”
- 自動續接
- 結論
-
自我修復資料
- 實際案例研究：修復破損的 JSON
- Considerations and Counterindications
-
情境內容生成
- 個性化
- 生產力
- 快速迭代和實驗
- AI 驅動的在地化
- 用戶測試和反饋的重要性
-
生成化使用者介面
- 為使用者介面生成文本
- 定義生成用戶介面
- 範例
- 向結果導向設計的轉變
- 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
- 例外處理和恢復
- 實作智能工作流程編排
- 監控和日誌記錄
- 可擴展性和性能考慮
- 工作流程的測試與驗證
- 第2部分：模式
-
提示工程
- 思維鏈
- 模式切換
- 角色分配
- 提示物件
- 提示模板
- 結構化輸入輸出
- 提示鏈結
- 提示重寫器
- 回應範圍
- 查詢分析器
- Query Rewriter
- Ventriloquist
-
離散元件
- 謂詞
- API 外觀
- 結果解釋器
- 虛擬機器
-
人類介入系統 (HITL)
- 高層次模式
- 升級處理
- 反饋迴圈
- 被動信息輻射
- 協作決策制定 (CDM)
- 持續學習
- 道德考量
- 技術進步和未來展望
-
智慧錯誤處理
- 傳統錯誤處理方法
- 情境錯誤診斷
- 智能錯誤報告
- 預測性錯誤預防
- 智慧錯誤恢復
- 個人化錯誤溝通
- 自適應錯誤處理工作流程
-
品質控制
- Eval
- 防護欄
- 防護欄與評估：同一枚硬幣的兩面
- 詞彙表
- 註釋
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