《AI工程：大模型应用开发实战》PDF下载

《AI 工程：大模型应用开发实战》关注的不是如何从零训练基础模型，而是如何利用已经存在的 LLM 和多模态基础模型构建真正可用的 AI 产品。作者把这一新兴工程领域定义为 AI Engineering，并系统整理了从需求到生产环境的完整技术框架。

全书首先讨论基础模型的能力、限制和使用方式，随后进入 AI 应用中最关键的模型评估。面对开放式生成结果，仅依赖传统准确率往往不够，开发者还需要建立任务指标、人工评价、模型评审以及在线反馈机制。

工程实践部分覆盖提示工程、RAG、Agent、模型微调和数据集工程，并进一步讨论推理速度、成本、缓存、路由、模型选择以及生产架构。核心并不是追求使用参数最大的模型，而是在质量、延迟、成本与可靠性之间做工程权衡。

本书适合 AI 应用开发者、机器学习工程师、技术负责人和产品技术人员，也很适合已经做过简单大模型 Demo、准备进入生产级应用开发的人。相比工具教程，它更强调可迁移的工程判断方法，对构建长期可维护的大模型系统尤其有价值。