AI工程新标准：《AI Engineering》详解如何将foundation models高效落地，助力构建可扩展且可靠的AI系统。
• 覆盖从模型适配、评估到大规模部署的全流程，整合传统机器学习与foundation models的不同侧重点，避免工具快速迭代带来的知识断层。
• 深入解答关键问题：何时微调？如何有效prompt设计？RAG原理及应用策略；模型幻觉检测与缓解方案；AI输出的自动评估方法。
• 丰富案例驱动，结合作者十年AI系统经验与业内专家反馈，内容实用且具有前瞻性，兼顾工程师、管理者及产品经理需求。
• 包含实用资源：章节概要、学习笔记、prompt示例、案例分析、误差对齐问题、以及趣味工具（如ChatGPT与Claude对话热力图生成器）。
• 非教程书籍，强调架构与思维框架，助力团队系统化提升AI开发效率和产品质量，适合从零起步到生产环境优化的全链条应用。
• 适合技术角色深入理解基础模型的能力与局限，为打造更安全、高效、经济的AI解决方案提供理论与实践指南。
🔗 github.com/chiphuyen/aie-book
人工智能 AI工程 基础模型 大语言模型 机器学习 技术书籍
