简介

《AI Engineering》系统讲解如何构建高质量AI系统，涵盖提示工程、RAG、微调等基础模型适配技术，以及评估、幻觉检测、性能优化等关键领域。作者Chip Huyen提供原则导向的实用方法论，帮助开发者从"能用"AI到"会构建"可靠、高效的AI应用。本书是AI工程领域的必读之作，适合AI工程师、机器学习工程师等技术人员。

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AI Engineering: Building Applications with Foundation Models 抢先读

一、Why：为什么我们需要这本书？

1.1 AI 时代的新挑战

当 ChatGPT 刷爆朋友圈，整个科技圈都炸了。有人惊叹 AI 要取代程序员了，有人半信半疑，还有人立刻动手做了个小应用。然而，当大家都在惊叹、怀疑、尝试时，一个更深层的问题浮现出来：“如果 AI 真的这么强，我们该如何构建它、评估它，让它可控、可靠、可持续？”

1.2 从"能用"到"好用"的跨越

在人人都能调用模型、几行代码就能做出一个 AI 应用的今天，真正的挑战不再是"能不能用 AI"，而是"如何做出有质量的 AI 系统"。当模型能力不断突破，新的工程问题也随之而来：如何评估应用质量、解决模型幻觉、选择合适的技术方案、平衡性能与成本等。

这些问题都不是算法层面的问题，而是工程问题。这正是《AI Engineering》这本书诞生的起点。

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二、What：这本书的核心特色是什么？

2.1 业界认可的权威之作

《AI Engineering》自发布以来即成为 O’Reilly 平台上阅读量最高的书籍，在 Goodreads 上获得了众多积极评价，成为开发者与研究者口口相传的实战圣经。该书被视为 AI 工程领域的必读之作，目前正在被翻译成中文、法语、日语、韩语、波兰语和俄语等多种语言。

2.2 直面现实挑战的系统性思考

作者 Chip Huyen 在书中直面 AI 带来的现实挑战，抛出了一连串关键问题：

• • 我是否应该构建这个 AI 应用？
• • 如何评估我的应用？能否用 AI 来评 AI？
• • 幻觉（hallucination）从何而来？如何检测与缓解？
• • 提示工程的最佳实践是什么？
• • 为什么 RAG 有效？有哪些实施策略？
• • 智能体（agent）如何构建与评估？
• • 什么时候该微调，什么时候不该？
• • 如何让模型更快、更便宜、更安全？
• • 如何建立反馈循环，让系统持续进化？

2.3 原则导向的实用方法论

作者并不试图给出这些问题的唯一答案，而是通过一步步的操作过程，教你如何系统地思考与选择，从而在不同解决方案之间做出理性的权衡。正如她在书中所写的：“工具在变，原则不变。真正重要的，是你如何理解问题、定义目标，并让系统持续改进。”

2.4 丰富的内容体系

本书内容丰富且系统，语言风格实用，面向那些正在和 AI 真正打交道的人。O’Reilly 将其定义为中高级内容水平，适合有一定基础的技术人员深入学习。

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2.5 书籍核心内容深度解析

2.5.1 全书架构与技术体系

《AI Engineering》全书共 534 页，涵盖了从基础概念到高级实践的完整 AI 工程体系。作者 Chip Huyen 基于十年来在语言模型和机器学习系统方面的经验，构建了一个系统性的 AI 工程框架。

AIE 架构图

2.5.2 核心技术主题覆盖

本书深入探讨了 AI 工程的关键技术领域：

基础模型适配技术：

• • 提示工程（Prompt Engineering）：从零样本到少样本学习，系统提示与用户提示的设计原则；
• • 检索增强生成（RAG）：深入解析 RAG 的工作原理和实施策略；
• • 模型微调（Fine-tuning）：参数高效微调技术，包括 LoRA 等方法；
• • 智能体（Agents）：智能体的构建、评估和部署策略；
• • 数据集工程：数据质量验证、去重和标注策略；

评估与质量保证：

• • AI 评估 AI：快速发展的 AI-as-a-Judge 方法；
• • 幻觉检测与缓解：系统性的幻觉问题解决方案；
• • 模型性能评估：包括困惑度（Perplexity）、交叉熵等语言建模指标；

系统优化与部署：

• • 延迟与成本优化：基础模型服务的瓶颈分析和解决方案；
• • 模型选择策略：如何选择合适的模型、数据集和评估基准；
• • 安全与防护：防御性提示工程、越狱攻击防护和信息提取安全；

2.5.3 实际案例与应用场景

书中涵盖了丰富的实际应用场景：

编程与开发：

• • 代码生成和自动化编程
• • 开发工具集成和工作流优化

内容创作与媒体：

• • 图像和视频生成
• • 写作辅助和内容优化
• • 教育内容个性化

企业应用：

• • 对话机器人和客户服务
• • 信息聚合和知识管理
• • 数据组织和工作流自动化

2.5.4 技术深度与实用性平衡

作者特别强调，这不是一本教程书，因此没有大量的代码片段。相反，它专注于 AI 工程的基础原理，而非特定工具或 API。正如作者所说：“工具会很快过时，但基础原理应该持续更长时间。”

2.5.5 与传统机器学习的区别

书中首章专门讨论了传统机器学习工程与 AI 工程的区别：

• • 传统 ML 工程：更多涉及表格数据标注、特征工程和模型训练
• • AI 工程：更多涉及提示工程、上下文构建和参数高效微调

这种对比帮助读者理解新兴的 AI 工程学科的独特性和重要性。

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三、Who：这本书适合谁阅读？

3.1 核心读者群体

基于书中涵盖的丰富技术内容和实践案例，如果你希望利用基础大模型解决实际问题，那么你就是这本书的读者。主要面向以下专业人士：

• • AI 工程师：需要构建和优化 AI 应用的技术人员，掌握提示工程、RAG、微调等核心技术
• • 机器学习工程师：从事模型部署和系统集成的工程师，特别是希望从传统 ML 工程转向基础模型应用的从业者
• • 数据科学家：希望将模型转化为实际应用的研究人员，关注数据集工程和评估方法
• • 工程经理：负责 AI 项目管理和团队协调的管理者
• • 技术产品经理：需要理解 AI 技术能力和限制的产品负责人，了解成本优化和安全防护

3.2 技能水平要求

• • 入门级读者：书中从基础概念开始，系统介绍 AI 工程的核心原理
• • 进阶读者：深入的技术主题如 AI-as-a-Judge、参数高效微调等满足高级需求
• • 跨领域转换：特别适合从传统软件开发或机器学习转向 AI 工程的专业人员

3.3 具体应用场景

如果你正面临以下挑战，这本书将为你提供系统性的解决方案：

• • 从原型到生产：AI 应用在生产环境中遇到的幻觉、安全、延迟或成本问题
• • 团队协作优化：建立更系统、高效、可靠的 AI 开发流程和团队协作机制
• • 企业级应用：利用基础模型提升业务效益，组建专业的 AI 工程团队
• • 技术决策支持：在模型选择、评估基准、幻觉缓解等方面做出明智的技术决策

3.4 扩展读者群体

除此之外，如果你处在以下情况，这本书依旧可以给你启发：

• • 工具开发者：希望发现 AI 工程领域的空白地带，定位自己的产品
• • 研究人员：希望更好地理解 AI 的应用场景
• • 求职者：希望明确成为 AI 工程师所需的技能
• • 技术爱好者：任何想深入理解 AI 能力、局限性和行业影响的人

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四、How：如何阅读和购买这本书？

4.1 阅读建议

Chip Huyen 在书中非常真诚地提醒读者，有些章节她会深入探讨底层技术原理，如果你觉得部分内容太硬核，也可以直接跳过。因为她更希望你能真正学以致用，而不是被复杂细节卡住。

建议按照以下方式阅读：

1. 1. 快速浏览：先通读全书目录，了解整体框架
2. 2. 重点精读：根据自己的实际需求，重点阅读相关章节
3. 3. 实践验证：结合实际项目，验证书中的方法和原则
4. 4. 持续参考：将其作为工作中的参考手册，遇到问题时查阅

4.2 作者简介

Chip Huyen，现任 Voltron Data 公司 AI 与开源软件副总裁，Claypot AI 联合创始人（已被收购），毕业于斯坦福大学。曾任职于 NVIDIA（NeMo 核心开发者）、Snorkel AI 和 Netflix，专注于生产环境中的机器学习/AI 系统。

她在斯坦福大学教授机器学习系统设计课程（CS 329S），该课程成为其畅销书《Designing Machine Learning Systems》的基础，该书是 Amazon AI 领域畅销书第一名，已被翻译成 10 多种语言。

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五、如何系统的学习大模型 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。

01.大模型风口已至：月薪30K+的AI岗正在批量诞生

2025年大模型应用呈现爆发式增长，根据工信部最新数据：

国内大模型相关岗位缺口达47万

初级工程师平均薪资28K（数据来源：BOSS直聘报告）

70%企业存在"能用模型不会调优"的痛点

真实案例：某二本机械专业学员，通过4个月系统学习，成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer，薪资直接翻3倍！

02.大模型 AI 学习和面试资料

1️⃣ 提示词工程：把ChatGPT从玩具变成生产工具
2️⃣ RAG系统：让大模型精准输出行业知识
3️⃣ 智能体开发：用AutoGPT打造24小时数字员工

📦熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你：
✔️ 大厂内部LLM落地手册（含58个真实案例）
✔️ 提示词设计模板库（覆盖12大应用场景）
✔️ 私藏学习路径图（0基础到项目实战仅需90天）

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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