Pomoc Live Chat OD O,OOZŁ
ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »
Ebooki Audiobooki Książki Kursy video Promocje Nowości Bestsellery Darmowe ebooki
Pobierz aplikację Bony Podaruj prezent

Wzorce projektowe w generatywnej AI. Sprawdzone rozwiązania przy budowie agentów i aplikacji GenAI Valliappa Lakshmanan, Hannes Hapke

Wzorce projektowe w generatywnej AI. Sprawdzone rozwiązania przy budowie agentów i aplikacji GenAI Valliappa Lakshmanan, Hannes Hapke - okladka książki

Wzorce projektowe w generatywnej AI. Sprawdzone rozwiązania przy budowie agentów i aplikacji GenAI Valliappa Lakshmanan, Hannes Hapke - okladka książki

Autorzy:
Valliappa Lakshmanan, Hannes Hapke
Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
6.0/6  Opinie: 1
Stron:
456
Druk:
oprawa miękka
Dostępne formaty:
     PDF
     ePub
     Mobi

Zajrzyj do książki

Czytaj fragment
Książka
90,30 zł 129,00 zł (-30%)
77,40 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka Darmowa dostawa od 60,00 zł Do darmowej dostawy brakuje Ci 0,00 zł Najtańsza dostawa od 9,90 zł Gratulujemy! Twoje zamówienie kwalifikuje się do darmowej wysyłki Wysyłamy w 24h

Ebook
70,95 zł 129,00 zł (-45%)
64,50 zł najniższa cena z 30 dni

Dodaj do koszyka Dostępny natychmiast po opłaceniu zakupu lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Do przechowalni

Powiadom o dostępności audiobooka »

Dla kogo jest ta książka?

Książka jest przeznaczona dla średniozaawansowanych i zaawansowanych inżynierów AI, programistów oraz architektów systemów, którzy chcą budować niezawodne aplikacje produkcyjne z wykorzystaniem generatywnej sztucznej inteligencji. Szczególnie skorzystają z niej osoby odpowiedzialne za wdrażanie agentów, integrację RAG, optymalizację kosztów oraz zapewnianie bezpieczeństwa i jakości odpowiedzi modeli bazowych. Wymagana jest podstawowa znajomość działania LLM oraz doświadczenie w programowaniu, natomiast nie jest konieczna wcześniejsza praktyka z wdrożeniami na dużą skalę. Dzięki praktycznym wzorcom i gotowym przykładom kodu czytelnik szybko przejdzie od prototypu do stabilnych, skalowalnych rozwiązań GenAI.

Czego się nauczysz?

  • Kontrolowania stylu i formatu odpowiedzi LLM za pomocą maskowania logitów i reguł gramatycznych
  • Przenoszenia stylu między tekstami oraz neutralizowania i odwracania tonu wypowiedzi
  • Optymalizowania treści generowanej przez modele pod kątem jakości i spójności
  • Projektowania i wdrażania podstawowego RAG do uzupełniania wiedzy modeli bazowych
  • Budowania indeksów semantycznych oraz skalowania indeksowania dla dużych zbiorów danych
  • Ulepszania retrievalu dzięki podejściu świadomemu indeksu i postprocessingu węzłów
  • Zwiększania wiarygodności generacji poprzez cytowanie źródeł i strategie ograniczania halucynacji
  • Stosowania głębokiego wyszukiwania (Deep Search) do trudnych zapytań i wieloetapowego odzyskiwania kontekstu
  • Wzmacniania wnioskowania modelu technikami Chain of Thought i Tree of Thoughts
  • Rozszerzania możliwości modeli przez strojenie adapterów i podejście Evol-Instruct
  • Podnoszenia niezawodności odpowiedzi dzięki LLM-as-Judge oraz mechanizmom refleksji i autokorekty
  • Uporządkowania architektury aplikacji GenAI przez wstrzykiwanie zależności i optymalizację promptów
  • Wyposażania agentów w działanie przez wywoływanie narzędzi, wykonywanie kodu i współpracę wieloagentową
  • Optymalizowania kosztów i opóźnień przez małe modele językowe, buforowanie promptów i optymalizację inferencji
  • Testowania zachowania systemu pod obciążeniem i w degradacji oraz wdrażania pamięci długoterminowej
  • Implementowania zabezpieczeń z użyciem szablonów, przebudowy danych, samosprawdzenia i guardrails

Generatywna sztuczna inteligencja rewolucjonizuje pracę nad tworzeniem aplikacji. Modele bazowe takie jak GPT, Claude, Gemini czy Llama umożliwiają szybkie budowanie demonstracji, lecz rzeczywiste wdrożenia mierzą się z halucynacjami, niespójnymi odpowiedziami, lukami w wiedzy i problemami z niezawodnością. Książka przedstawia 32 wzorce projektowe wypracowane przez praktyków wdrażających systemy GenAI na dużą skalę. To nie teoria, lecz konkretne recepty na powtarzalne problemy, z którymi zmaga się każdy inżynier AI budujący aplikacje gotowe do produkcji.

Autorzy prowadzą czytelnika przez cały proces inżynierii AI od kontrolowania stylu i formatu treści, przez integrację wiedzy zewnętrznej z zaawansowanym RAG, wzmacnianie zdolności wnioskowania, budowę niezawodnych systemów, tworzenie agentów zdolnych do działania, aż po optymalizację wdrożeń i implementację zabezpieczeń. Każdy wzorzec jest opisany według jednolitego schematu: problem, sprawdzone rozwiązanie, kompletny przykład kodu, omówienie alternatyw i kompromisów implementacyjnych. Książka łączy osiągnięcia najnowszych badań z praktycznym doświadczeniem ekspertów i dostarcza gotowe wskazówki dla osób tworzących aplikacje oparte na modelach bazowych.

W książce:

  • RAG i zarządzanie wiedzą
  • Wzorce agentowe
  • Optymalizacja i skalowanie
  • Zwiększanie niezawodności
  • Zarządzanie stylem
  • Zabezpieczenia
  • Rozszerzanie możliwości

Od prototypu do produkcji 32 sprawdzone wzorce dla aplikacji GenAI

Pokaż opis z okładki oryginału »
Liście lecą, my...CZYTAMY! / do -45%

Wybrane bestsellery

O autorach książki

Dr Valliappa ("Lak") Lakshmanan to ekspert łączący doświadczenie badawcze z pracą nad produktami i rozwiązaniami opartymi o chmurę oraz analitykę danych. Pełnił funkcję Director for Data Analytics and AI Solutions on Google Cloud, gdzie wraz z zespołem budował rozwiązania programistyczne dla wyzwań biznesowych, wykorzystując produkty Google Cloud z obszaru analityki danych i machine learningu.

W jego dorobku znajdują się publikacje wydane przez O'Reilly oraz kursy na Coursera, a także wkład w inicjatywy edukacyjne i wdrożeniowe. Lakshmanan współtworzył Google's Advanced Solutions Lab, a także założył program ML Immersion w ramach Advanced Solutions Lab. Zanim dołączył do Google, pracował jako Director of Data Science w Climate Corporation oraz jako Research Scientist w NOAA. Obecnie jest współzałożycielem i CTO Obin AI - startupu rozwijającego agentów AI o głębokiej specjalizacji domenowej dla finansów, gdzie odpowiada za kierunek technologiczny i naukowy oraz budowę produktu. Został także wybrany Fellow of the American Meteorological Society za prace w obszarze data science. Wśród jego nowszych tytułów znajduje się Wzorce projektowe w generatywnej AI. Sprawdzone rozwiązania przy budowie agentów i aplikacji GenAI.

Sięgając po książki Valliappy Lakshmanana, czytelnicy dostają perspektywę autora, który zna AI zarówno od strony inżynierii i wdrożeń chmurowych, jak i od strony tworzenia produktów oraz rozwiązań dla wymagających branż. Jego doświadczenia obejmują budowanie oprogramowania dla potrzeb biznesu, tworzenie programów immersyjnych z ML oraz rozwój agentów AI dla finansów. To propozycja dla praktyków: analityków danych, inżynierów ML, architektów rozwiązań oraz osób rozwijających aplikacje GenAI, które chcą oprzeć decyzje projektowe na sprawdzonych podejściach.

Jeśli interesuje Cię Valliappa Lakshmanan i chcesz poznać autora, który łączy naukowe przygotowanie (Ph.D. w Electrical and Computer Engineering na University of Oklahoma; MS w Biomedical Engineering na Ohio State University; B.Tech. z IIT Madras) z wieloletnią praktyką w organizacjach takich jak Google czy NOAA, warto śledzić jego publikacje. Sprawdź książki Valliappy Lakshmanana, w tym Wzorce projektowe w generatywnej AI. Sprawdzone rozwiązania przy budowie agentów i aplikacji GenAI, i wybierz tytuł najlepiej dopasowany do Twoich potrzeb rozwojowych.

Hannes Hapke jest głównym inżynierem uczenia maszynowego w Digits. Otrzymał tytuł Google Developer Expert w dziedzinie ML, jest członkiem Developer Advisory Board Google. Współautor książek Przetwarzanie języka naturalnego w akcji i Building Machine Learning Pipeline.

Valliappa Lakshmanan, Hannes Hapke - pozostałe książki

Helion - inne książki

Najczęściej zadawane pytania (FAQ)
1. Czego konkretnie nauczę się z tej książki o GenAI poza podstawami promptowania?
Poznasz 32 praktyczne wzorce projektowe do budowy aplikacji produkcyjnych: kontrolę stylu i formatu odpowiedzi, RAG i zarządzanie wiedzą, poprawę niezawodności, projektowanie agentów (tool calling, wykonanie kodu, współpraca wieloagentowa), optymalizację kosztu/latencji oraz wdrażanie zabezpieczeń (guardrails).
2. Czy książka pomaga przejść od prototypu do wdrożenia produkcyjnego?
Tak -- skupia się na problemach typowych dla produkcji (halucynacje, niespójność, luki w wiedzy, niezawodność) i pokazuje sprawdzone rozwiązania, kompromisy oraz kompletne przykłady kodu dla każdego wzorca.
3. Jak dużo miejsca poświęcono RAG i pracy z wiedzą zewnętrzną?
Bardzo dużo -- cały blok wzorców dotyczy RAG i indeksowania (m.in. Basic RAG, Semantic Indexing, Indexing at Scale, Deep Search, Trustworthy Generation, postprocessing węzłów), czyli tego, jak skutecznie ,,dokarmiać" model wiedzą i podnosić jakość odpowiedzi.
4. Czy znajdę tu wzorce do budowania agentów, które realnie wykonują zadania?
Tak -- są rozdziały o agentach i działaniach: wywoływanie narzędzi (Tool Calling), wykonywanie kodu (Code Execution) oraz współpraca wielu agentów (Multiagent Collaboration), a także kompozycyjne agentowe przepływy pracy.
5. Czy książka porusza temat jakości i ewaluacji odpowiedzi modeli?
Tak -- omawia wzorce podnoszące niezawodność, m.in. LLM-as-Judge, Reflection, optymalizację promptów oraz podejścia wspierające testowanie i kontrolę degradacji działania (Degradation Testing).
6. Czy będą tu też tematy optymalizacji kosztów i wydajności (latencja, skala)?
Tak -- znajdziesz wzorce dotyczące ograniczeń i skalowania, m.in. Small Language Model, Prompt Caching, Inference Optimization oraz Indexing at Scale, które pomagają projektować tańsze i szybsze rozwiązania.
7. Czy książka obejmuje bezpieczeństwo i ,,guardrails" dla aplikacji GenAI?
Tak -- jest osobny rozdział o zabezpieczeniach, w tym Self-Check i Guardrails, a także wzorce związane z kontrolą formatu i generowaniem szablonów, co ułatwia ograniczanie ryzyk i wymuszanie polityk odpowiedzi.

Zamknij

Przenieś na półkę
Dodano produkt na półkę
Usunięto produkt z półki
Przeniesiono produkt do archiwum
Przeniesiono produkt do biblioteki

Zamknij

Wybierz metodę płatności

Książka
90,30 zł
Dodaj do koszyka
Ebook
70,95 zł
Dodaj do koszyka
Płatności obsługuje:
Ikona płatności Alior Bank Ikona płatności Apple Pay Ikona płatności Bank PEKAO S.A. Ikona płatności Bank Pocztowy Ikona płatności Banki Spółdzielcze Ikona płatności BLIK Ikona płatności Crédit Agricole e-przelew Ikona płatności dawny BNP Paribas Bank Ikona płatności Google Pay Ikona płatności ING Bank Śląski Ikona płatności Inteligo Ikona płatności iPKO Ikona płatności mBank Ikona płatności Millennium Ikona płatności Nest Bank Ikona płatności Paypal Ikona płatności PayPo | PayU Płacę później Ikona płatności PayU Płacę później Ikona płatności Plus Bank Ikona płatności Płacę z Getin Bank Ikona płatności Płać z BOŚ Ikona płatności Płatność online kartą płatniczą Ikona płatności Santander Ikona płatności Visa Mobile
Bezpieczne płatności szyfrowane SSL