Кулинарная книга по искусственному интеллекту: создание интеллектуальных систем с помощью агентного кода на русском

Полное руководство по созданию готовых к внедрению в производство систем искусственного интеллекта

От архитектур памяти до автономных агентов — это инженерное руководство, которого ждали серьезные разработчики.

AI Cookbook – это не очередное краткое руководство для инженеров.
Это ориентированная на системный подход и производство модель для создания реальных приложений искусственного интеллекта на основе больших языковых моделей.

Вдохновленная такими классическими трудами, как «Распределенные системы» , «Программирование UNIX» и «Шаблоны проектирования» , эта книга объединяет глубокую теорию с практической реализацией, позволяя вам выйти за рамки демонстраций и создавать системы, которые действительно масштабируются.

Чем отличается эта книга?

• Создано для инженеров, а не для любителей.
• В центре внимания – производственные системы, а не игрушечные примеры.
• Книга полна реальных архитектурных решений, закономерностей и компромиссов.
• Включает в себя полный, исполняемый код на Python и TypeScript.

Создавайте реальные системы искусственного интеллекта, а не просто демонстрационные версии.

Внутри вы узнаете, как проектировать и развертывать:

• Искусственный интеллект-помощники в программировании , которые читают, изменяют и тестируют код.
• Семантические поисковые системы с гибридным поиском и переранжированием.
• Автономные боты для Slack, интегрированные с реальными рабочими процессами.
• Панели мониторинга ИИ для контроля производственных процессов
• Исследовательские агенты , которые собирают, анализируют и обобщают знания.
• CLI-интерфейсы, разработанные специально для ИИ и понимающие ваш код.

Освойте основы современной инженерии искусственного интеллекта.

Эта книга даст вам глубокое практическое понимание следующих тем:

• Системы памяти (рабочая, эпизодическая, семантическая, векторные базы данных)
• Архитектуры агентов (ReAct, многоагентные системы, оркестровка)
• Конвейеры RAG (поиск, переранжирование, Graph RAG, агентный RAG)
• Использование инструментов и MCP (вызов функций, реестры инструментов, безопасность)
• Распределенные системы для ИИ (очереди, кэширование, отказоустойчивость)
• Оценка и надежность (контрольные показатели, эксперт в области права, мониторинг)
• Оптимизация затрат (управление токенами, маршрутизация, стратегии кэширования)
• Безопасность и меры предосторожности (оперативная защита при инъекции, обнаружение галлюцинаций)

Для кого предназначена эта книга?

• Программисты, создающие продукты на основе искусственного интеллекта.
• Инженеры машинного обучения переходят от ноутбуков к производственной среде.
• Архитекторы, проектирующие масштабируемые системы искусственного интеллекта.
• Технические лидеры определяют стратегию в области искусственного интеллекта.

Вы должны уверенно владеть Python или TypeScript. Наличие докторской степени не требуется.

Масштабный, практичный и созданный для реального воздействия на мир.

• 25 подробных глав
• Более 1800 страниц контента
• Сотни примеров кода, пригодных для использования в производственных условиях.

Если вы всерьез намерены использовать знания, полученные в магистратуре, эта книга станет вашим незаменимым справочником.

👉 Прекратите экспериментировать. Начните заниматься инженерией.