Conception de systèmes pour l'ère des LLM : Modèles et principes pour une architecture d'IA de qualité production

ARRÊTEZ de construire des enveloppes d'IA fragiles ; COMMENCEZ à concevoir des systèmes d'IA résilients.

Caractéristiques clés Des fondamentaux des LLM aux aspects pratiques du monde réel Modèles et principes pour l'architecture de systèmes basés sur les LLM Tirez des leçons d'études de cas approfondies Dissociez-vous des modèles premium en utilisant un système de secours à plusieurs niveaux Architectures événementielles pour découpler les flux de travail agentiques à haute latence Approches de gestion des coûts Stratégies de sécurité pour les systèmes LLM Glossaire de la terminologie de conception de systèmes LLM et IA inclus Description du livre De nombreuses entreprises tentent de transformer leurs petites expériences d'IA en grands produits, mais elles manquent d'un bon plan.

Les ingénieurs ont besoin d'un guide pratique pour construire ces nouveaux systèmes d'IA de la bonne manière, afin qu'ils puissent gérer l'échelle, ne coûtent pas trop cher à construire ou à exploiter, et fonctionnent de manière fiable.

Ce livre est ce guide, combinant profondeur technique, étendue et aspect pratique. Partant des fondamentaux des LLM, le livre détaille les modèles architecturaux et les principes de conception nécessaires pour construire des systèmes d'IA de qualité production. Des études de cas approfondies vous montrent ensuite comment les appliquer à une gamme de scénarios d'applications du monde réel, y compris les IDE natifs de l'IA, les plateformes d'apprentissage adaptatif et les solutions de recherche intelligentes.

Le livre offre un aperçu approfondi et pratique des défis et des solutions du monde réel pour la construction de systèmes ayant les LLM en leur cœur.

Ce que vous apprendrez Architecturer un système complet, de qualité production, alimenté par l'IA, à partir de zéro Concevoir et atténuer les défis uniques des API LLM, tels que la latence élevée et les coûts Mettre en œuvre des modèles d'ingénierie logicielle clés comme les disjoncteurs et la limitation de débit pour les systèmes d'IA Choisir les bonnes bases de données et modèles de données pour les applications d'IA, y compris les moteurs de recherche vectoriels Construire un système évolutif et résilient qui peut gérer une charge élevée et assurer la confidentialité des utilisateurs À qui s'adresse ce livre Ce livre sera une ressource d'apprentissage inestimable pour les ingénieurs, les architectes et les chefs d'équipe travaillant avec les LLM ou cherchant à intégrer les LLM dans leurs systèmes existants.

Table des matières Unités atomiques des systèmes LLM Modèles architecturaux fondamentaux pour la conception de systèmes LLM Étude de cas : Conception d'IDE natifs d'IA Étude de cas : Plateforme d'apprentissage adaptatif Étude de cas : Recherche alimentée par l'IA pour les plateformes de commerce électronique Étude de cas : Agent de support client alimenté par l'IA Glossaire