《AI Engineering》：从零开始掌握大模型应用开发的专业手册【大模型入门必读书籍】

程序员王饱饱

1083人浏览 · 2025-09-10 17:02:51

程序员王饱饱 · 2025-09-10 17:02:51 发布

简介

《AI Engineering》是提供将基础模型适应特定应用框架的专业书籍，涵盖从开发到端到端部署的AI系统设计，基于实际案例研究。适合希望利用基础模型解决实际问题的人，可作为《Designing Machine Learning Systems》的补充读物。专家评价其为全面指南，适合企业扩展AI的专业人士阅读。

《AI Engineering》是一本面向 AI 工程师、机器学习工程师、数据科学家、工程经理和技术产品经理等技术角色的专业书籍，由 Chip Huyen 撰写，于 2025 年由 O’Reilly Media 出版。以下是该书的核心内容与特点：

书籍定位：本书并非教程类书籍，而是提供了一个框架，用于将基础模型（包括大型语言模型和大型多模态模型）适应特定应用。它不仅概述了构建 AI 应用的各种解决方案，还提出了许多问题，帮助读者评估最适合自身需求的方案，例如是否应该构建某个 AI 应用、如何评估应用、如何检测和缓解幻觉、最佳的提示工程实践是什么、何时对模型进行微调等。
内容覆盖：书中涵盖了从模型开发和评估到大规模部署和运营的端到端 AI 系统设计，内容基于实际案例研究，得到了众多专家的广泛审查和充分引用。它还帮助读者导航复杂的 AI 领域，包括模型类型、评估基准以及大量的用例和应用模式。
适用人群：本书适合那些希望利用基础模型解决实际问题的人，无论是从零开始构建或优化 AI 应用，还是希望提高团队的 AI 开发效率，亦或是想了解如何利用基础模型提升业务底线并建立相应团队的人。此外，工具开发者、研究人员、求职者以及希望更好地理解 AI 能力和局限性的人也能从中受益。
技术深度：书中部分章节深入探讨了技术细节，虽然一些早期读者喜欢这种深度，但作者也提醒读者可以根据自己的需求跳过过于复杂的内容。
与《Designing Machine Learning Systems》的关系：本书可以作为《Designing Machine Learning Systems》的补充读物。前者侧重于在传统机器学习模型基础上构建应用，涉及更多表格数据注释、特征工程和模型训练；后者侧重于在基础模型基础上构建应用，涉及更多提示工程、上下文构建和参数高效微调。两本书都是独立且模块化的，可以独立阅读。
出版信息：本书可在亚马逊、O’Reilly、Kindle 等技术书籍销售平台购买。

此外，本书还得到了多位行业专家的高度评价，他们认为这是一本全面、结构良好的指南，适合任何希望在企业中扩展 AI 的专业人士阅读。它提供了构建生成式 AI 系统的实用信息，有助于新手和专家领导者了解 AI 开发，并且强调了评估的重要性，分享了在开始成本高昂的微调之前应采取的措施。

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如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。