Generative AI Design Patterns: Solutions to Common Challenges When Building GenAI Agents and Applications
Эта книга представляет собой практическое руководство по преодолению ключевых проблем, возникающих при разработке приложений и агентов на основе больших языковых моделей (LLM). Авторы, опытные инженеры и эксперты в области машинного обучения, систематизировали реальный опыт и исследования в библиотеку из 32 проверенных дизайн-паттернов.
Каждый паттерн посвящён решению конкретной проблемы, такой как галлюцинации моделей, недетерминированные ответы, ограничения знаний или обеспечение определённого стиля и формата генерируемого контента. Книга учит проектировать системы с учётом ограничений LLM, балансировать креативность и риски, а также строить агентов, способных к планированию, самокоррекции, выполнению действий и коллаборации.
Особое внимание уделяется композиции паттернов для создания агентных приложений под различные сценарии использования. Издание содержит полностью рабочие примеры кода, демонстрирующие реализацию каждого решения, и подробный анализ компромиссов, связанных с их применением.
Книга служит мостом между теоретическими возможностями генеративного ИИ и их надёжной инженерной реализацией в продакшене, помогая разработчикам перейти от прототипов к стабильным, масштабируемым системам.
