那天，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。

当大家都在惊叹、怀疑、尝试时，Chip Huyen——这位越南籍工程师、连续创业者，也是硅谷少见的冷静思考者，却在思考另一个问题：“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？”

这就是《AI工程》（AI Engineering）这本书诞生的起点。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，它让你从能用 AI 跨越到能做出有质量的 AI 系统。

《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。

内容管理

本书系统性地阐述了如何利用现成的基础模型（Foundation Models）来构建AI应用程序，这门新兴的学科被称为“AI工程”。它与传统的机器学习工程有何不同？全新的技术栈又该如何构建？Chip Huyen在书中给出了权威解答。

随着AI应用深入核心业务，其评估变得至关重要。本书重点探讨了如何评估生成式模型等开放域系统，并详细介绍了目前极为流行的“AI即评判”（AI-as-a-judge）的方法论。

对于开发者最关心的实践问题，本书提供了从简到繁的完整开发框架：

• 理解核心技巧：深入剖析提示工程（Prompt Engineering）、检索增强生成（RAG）、微调（Fine-tuning）、智能体（Agents）以及数据集工程等关键技术的原理与适用场景。
• 攻克部署瓶颈：直面大模型服务在延迟和成本上的核心挑战，学习如何优化与部署，确保应用的高效与可靠。
• 做出正确选择：指导你如何根据具体需求，在纷繁的生态中精准选择模型、数据集、评估基准和指标。

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