Описание
Вес архива: 34 МБ
Проектирование систем искусственного интеллекта — это практическое руководство, которое помогает понять, как создавать надежные, масштабируемые и управляемые ИИ‑платформы. Вместо простого подключения модели книга учит выстраивать полноценную инфраструктуру, необходимую для безопасной работы ИИ-приложений в реальных условиях.
Что дает эта книга
Издание подробно раскрывает, как устроены современные ИИ‑системы и какие компоненты необходимы для их промышленной эксплуатации. Автор последовательно объясняет ключевые элементы архитектуры и показывает, как объединить их в единую AI‑платформу, способную поддерживать множество приложений и сценариев внутри организации.
Основные темы и возможности
Создание архитектуры AI‑платформы
Читатель выстраивает фундамент системы, начиная от универсального слоя взаимодействия с различными провайдерами моделей до инструментов безопасного выполнения действий.
• Поддержка нескольких AI‑провайдеров
• Гибкая система маршрутизации запросов
• Инфраструктура для масштабирования и надежности
Работа с памятью и контекстом
Подробно рассматриваются механизмы сохранения истории взаимодействий и построения длинного контекста.
• Подходы к долговременной и оперативной памяти
• Методы хранения и извлечения пользовательских данных
• Использование контекста в сложных многошаговых задачах
Интеграция с корпоративными данными
Показано, как подключать внутренние документы, базы данных и доменные знания компании к ИИ‑системе.
• Работа с корпоративными хранилищами
• Организация безопасного доступа к данным
• Обработка документов и извлечение знаний
Безопасное использование инструментов
Отдельное внимание уделяется управлению действиями, которые может выполнять модель, а также организации безопасных и контролируемых процедур.
• Политики безопасности и правила выполнения действий
• Инструменты для исполнения кода и API‑вызовов
• Механизмы предотвращения ошибок и злоупотреблений
Практическая работа с кодом
Каждая глава снабжена полноценными Python‑примерами, которые можно адаптировать под собственные задачи. Код формирует рабочие эталонные модули, из которых собирается завершённая AI‑платформа.
• Примеры сервисов и интерфейсов
• Паттерны взаимодействия и оркестрации
• Инструменты контроля качества и мониторинга
Эксплуатация и промышленная готовность
Мониторинг и контроль затрат
Разбираются методы оценки стоимости запросов, анализа нагрузки и оптимизации использования моделей.
Оценка качества работы системы
Показано, как измерять производительность ИИ-приложений, отслеживать ошибки и обеспечивать стабильность при росте нагрузки.
Кому подойдет эта книга
Материал ориентирован на инженеров‑программистов, платформенных специалистов и технических архитекторов, которые занимаются созданием и масштабированием ИИ‑систем. Требуется уверенное знание Python и понимание базовых принципов архитектуры ПО.
Марина В. –
Я новичок в теме и брала курс скорее для общего понимания, чем для немедленного внедрения. Интеграция с корпоративными данными и безопасный доступ к внутренним хранилищам описаны подробно и с примерами, это было полезно. Единственное, местами темп высоковат: про управление инструментами хотелось бы побольше разобранных случаев, а не только принципов. В целом издание стоящее, но лучше иметь хотя бы базовое представление об ИИ-приложениях.
Алексей К. –
Брал курс, потому что нам на работе поручили собрать внутреннюю AI-платформу, и я плохо представлял, с чего начать. Больше всего помогли главы про универсальный слой работы с разными провайдерами моделей и маршрутизацию запросов — наконец стало понятно, как не привязываться к одному вендору. Раздел про память и контекст тоже оказался практичным: как хранить историю взаимодействий и подтягивать её в многошаговых сценариях. Пока не всё успел применить, но структура книги заметно упростила планирование архитектуры.