Systemdesign für die LLM-Ära: Muster und Prinzipien für produktionsreife KI-Architektur

HÖREN Sie auf, fragile KI-Wrapper zu bauen; FANGEN Sie an, robuste KI-Systeme zu entwerfen.

Hauptmerkmale Von den Grundlagen der LLM bis zur praktischen Anwendung in der realen Welt Muster und Prinzipien für die Architektur von LLM-basierten Systemen Lernen Sie aus ausführlichen Fallstudien Entkopplung von Premium-Modellen durch abgestufte Fallbacks Ereignisgesteuerte Architekturen zur Entkopplung von Agenten-Workflows mit hoher Latenz Kostenmanagement-Ansätze Sicherheitsstrategien für LLM-Systeme Glossar der LLM- und KI-Systemdesign-Terminologie enthalten Buchbeschreibung Viele Unternehmen versuchen, ihre kleinen KI-Experimente in große Produkte umzuwandeln, aber es fehlt ihnen ein guter Plan.

Ingenieure benötigen einen praktischen Leitfaden, um diese neuen KI-Systeme richtig aufzubauen, damit sie skalierbar sind, nicht zu viel in der Entwicklung oder im Betrieb kosten und zuverlässig funktionieren.

Dieses Buch ist dieser Leitfaden, der technische Tiefe mit Breite und Praxisnähe verbindet. Beginnend mit den LLM-Grundlagen beschreibt das Buch die architektonischen Muster und Designprinzipien, die zum Aufbau produktionsreifer KI-Systeme erforderlich sind. Ausführliche Fallstudien zeigen dann, wie diese auf eine Reihe von realen Anwendungsszenarien angewendet werden können, darunter KI-native IDEs, adaptive Lernplattformen und intelligente Suchlösungen.

Das Buch bietet einen tiefen, praktischen Einblick in die realen Herausforderungen und Lösungen für den Aufbau von Systemen mit LLMs als Kern.

Was Sie lernen werden Architektur eines kompletten, produktionsreifen KI-gestützten Systems von Grund auf Design und Minderung der einzigartigen Herausforderungen von LLM-APIs, wie hohe Latenz und Kosten Implementierung wichtiger Software-Engineering-Muster wie Schutzschalter und Ratenbegrenzung für KI-Systeme Auswahl der richtigen Datenbanken und Datenmodelle für KI-Anwendungen, einschließlich Vektorsuchmaschinen Aufbau eines skalierbaren und robusten Systems, das hohe Lasten bewältigen und die Privatsphäre der Benutzer gewährleisten kann Für wen dieses Buch ist Dieses Buch wird eine unschätzbare Lernressource für Ingenieure, Architekten und Führungskräfte sein, die mit LLMs arbeiten oder LLMs in ihre bestehenden Systeme integrieren möchten.

Inhaltsverzeichnis Atomare Einheiten von LLM-Systemen Kernarchitekturmuster für das Design von LLM-Systemen Fallstudie: Entwurf von KI-nativen IDEs Fallstudie: Adaptive Lernplattform Fallstudie: KI-gestützte Suche für E-Commerce-Plattformen Fallstudie: KI-gestützter Kundensupport-Agent Glossar