Книжный куб

AI-инженерия. Построение приложений с использованием базовых моделей (AI Engineering) (Рубрика #AI) Книгу "AI Engineering" уже перевели и скоро выпустят в издательстве Питер. А я эту книгу прочитал на английском еще в начале года и она мне супер зашла (мы ее вместе с Женей Сергеевым из Flo почти целиком разобрали за три серии подкаста: 1, 2 и 3). Собственно, книга отлична подходит инженерам, что строят GenAI‑продукт прямо сейчас, например, чат‑бот, copilot, RAG, ... Книгу написала Chip Huyen, которая - Преподавала Machine Learning Systems Design в Stanford (CS329S), а значит умеет объяснять системно и доступно - Написала книгу "Designing Machine Learning Systems" (O’Reilly), которую многие считают must‑read для инженеров из ML/Platform команд - Работала на стыке AI + инфраструктуры (NVIDIA, Snorkel AI), сейчас - Voltron Data (GPU‑ускорение аналитики) Есть несколько факторов почему "AI Engineering" стала бестселлером 1. Попала в боль 2024–2025: команды массово интегрируют базовые модели, и нужен инженерный фреймворк, а не очередной набор промптов 2. Большой фокус был на evaluation: не “vibe check”, а измеримые метрики, регрессионные наборы, LLM‑as‑a‑judge, тестирование на деградации 3. Закрывает прод‑реальность: стоимость и латентность инференса, мониторинг, качество данных/фидбек‑лупы, безопасность и риск‑менеджмент 4. Даёт карту паттернов (prompting, RAG, fine‑tuning, tools/function calling, agents) и отвечает на главный вопрос: когда что выбирать 5. У книги есть публичные материалы/ресурсы (репо на 12.5к звездочек), поэтому вокруг неё быстро выросла “экосистема” практик Вот чем может быть полезна эта книга инженерам, которые уже пилят GenAI - Превращает "демку на фреймворке" в проект: требования → архитектура → eval harness → релиз → наблюдаемость - Помогает говорить на одном языке с Product/Platform: какие SLO/SLI у LLM‑фичи, что логируем, где делаем гейтинг качества, как считаем cost‑per‑request - Хороша для техлидов: много про компромиссы (качество vs цена, контекст vs retrieval, детерминизм vs креативность) и про то, где чаще всего “ломается” система Мини‑чеклист из книги, который можно использовать хоть завтра: - Golden кейсы + негативные кейсы (и регулярные регрессионные eval’ы) - Версионирование промптов/моделей/ретривера + логирование контекста - Метрика "стоимость ответа" + бюджет на фичу - Eval гейты в CI перед деплоем (как unit/integration, только для LLM) В общем, книга определенно заслуживает прочтения. Кстати: пока книга еще в предзаказе на нее действует скидка в 35% при использовании промокода "Предзаказ" #Architecture #Software #AI #Engineering #ML #Data #SystemDesign #DistributedSystems