Ingénierie de l'IA pour débutants

Concevez des applications d'IA qui font plus que générer du texte.

L'intelligence artificielle a considérablement simplifié l'accès aux modèles de langage performants. Cependant, transformer un modèle en une application utile et fiable exige bien plus que la simple rédaction d'une invite de commande.

Ingénierie de l'IA pour débutants Ce livre est une introduction pratique aux principes d'ingénierie qui sous-tendent les applications modernes de modélisation de modèles linguistiques. Au lieu de considérer l'IA comme un ensemble d'outils à la mode, il vous accompagne tout au long du processus, depuis votre premier appel à une API de modèle jusqu'à l'architecture, la sécurité, l'évaluation et l'optimisation des systèmes d'IA en production.

Vous apprendrez à considérer l'IA comme un système, et non simplement comme un modèle.

Dans ce livre, vous apprendrez comment :

• Créez votre première application LLM et comprenez le fonctionnement des API de modèles.
• Concevoir des invites efficaces intégrées à l'application plutôt que de s'appuyer sur des instructions magiques .
• Utilisez des sorties structurées, des schémas, la validation et l'appel d'outils pour connecter l'IA aux logiciels conventionnels.
• Travailler avec des plongements lexicaux, la recherche sémantique, les bases de données vectorielles et la recherche basée sur la similarité.
• Concevoir des systèmes de génération augmentée par récupération (RAG) qui connectent les modèles de langage aux connaissances externes.
• Diagnostiquer les défaillances RAG et évaluer la qualité de la récupération, la pertinence, l'ancrage et la qualité de la réponse.
• Concevoir des agents d'IA capables d'utiliser des outils, de prendre des décisions, de gérer un état et d'effectuer des tâches en plusieurs étapes.
• Comprendre l'injection rapide, les autorisations, les garde-fous, la sécurité des outils et autres considérations de sécurité pour les systèmes d'agents.
• Concevoir des architectures d'IA de production avec surveillance, journalisation, gestion des erreurs, mise à l'échelle, mise en cache et contrôle des coûts.
• Évaluer et optimiser les systèmes d'IA en termes de qualité, de latence, de fiabilité et de coût.
• Concevoir des systèmes d'IA responsables, maintenables et conçus pour gérer les pannes.

Ce livre met l'accent sur le raisonnement qui sous-tend les décisions d'ingénierie. Vous apprendrez non seulement...quoi construire, mais aussi Quand une technique particulière est appropriée, quels sont les risques et comment déterminer si votre solution fonctionne réellement ?.

Que vous soyez un développeur entrant dans le domaine de l'IA, un ingénieur logiciel ajoutant des capacités LLM à une application, un apprenant technique réalisant des projets, ou quelqu'un souhaitant acquérir de solides bases en développement d'applications d'IA modernes, ce livre propose un parcours structuré allant des concepts à la pratique concrète de l'ingénierie.

Vous n'avez pas besoin de devenir chercheur en apprentissage automatique avant de pouvoir commencer à construire.

Vous devez comprendre les composants, les connecter intelligemment, tester ce que vous construisez et l'améliorer systématiquement.