Sztuczna inteligencja w ciągu ostatnich kilku lat przeszła radykalną transformację. Modele podstawowe, takie jak GPT-4, Claude, Llama czy rodzące się modele open-source, sprawiły, że budowa aplikacji AI stała się dostępna dla każdego inżyniera. Mimo tej łatwości pojawia się kluczowe pytanie: jak projektować systemy AI, które są skalowalne, stabilne i przynoszą realną wartość?

Książka „Inżynieria AI. Tworzenie aplikacji z wykorzystaniem modeli bazowych” Chip Huyen to jeden z najważniejszych przewodników pokazujących, jak zmieniła się inżynieria oprogramowania w erze modeli LLM. Autorka nie skupia się na samej teorii, ale koncentruje się także na podejściu systemowym, procesach, ewaluacji i budowaniu aplikacji AI, które są powtarzalne, mierzalne i skalowalne.

 

Poniżej znajdziesz pięć lekcji z książki, które mogą zmienić sposób, w jaki patrzysz na rozwój systemów AI. To jedynie wprowadzenie, a pełny obraz znajdziesz w publikacji.

 

1. Ewaluacja jako fundament działania modeli LLM

 

Ewaluacja przestaje być jedynie etapem testów, a staje się centralnym elementem inżynierii AI. W przypadku modeli generujących tekst tradycyjne metryki zawodzą, dlatego ocena działania musi być ciągła, systematyczna i wsparta automatyzacją. To właśnie jakość procesu ewaluacji decyduje o tym, czy system będzie działać przewidywalnie, czy będzie wymagał ciągłej interwencji inżynierów oraz jakie będą koszty jego utrzymania.

 

2. Prompt engineering jako kompetencja techniczna

 

Inżynieria promptów nie polega na pogawędce z modelem. To proces obejmujący projektowanie jasnych instrukcji, rozdzielanie zadań na logiczne etapy oraz testowanie wersji poleceń. Chip Huyen podkreśla, że stabilność aplikacji opartej na LLM często zależy bardziej od jakości promptów niż od rozmiaru czy architektury modelu. Dobre praktyki w zakresie projektowania promptów stają się nową wersją „czystego kodu” w świecie AI.

 

3. RAG i dostrajanie jako narzędzia do różnych celów

 

W praktyce projektowej pojawia się często dylemat, czy wybrać architekturę RAG, czy dostroić model. Autorka zachęca do patrzenia na to pragmatycznie. RAG pozwala uzupełnić model o informacje, których nie ma w jego parametrach - zwłaszcza o treści aktualne lub firmowe. Fine-tuning sprawdza się w sytuacjach, gdy celem jest zmiana zachowania modelu, dopasowanie formatu odpowiedzi albo narzucenie określonego stylu. O wyborze decyduje nie moda, lecz potrzeby konkretnego zastosowania.

 

4. Dane syntetyczne jako narzędzie przyspieszające rozwój systemów AI

 

Dane generowane przez modele mogą wspierać proces szkolenia innych modeli, znacząco obniżając koszty i przyspieszając prototypowanie. Chip Huyen pokazuje jednak, że dane syntetyczne wymagają ścisłej kontroli jakości i weryfikacji. Zbyt mocne poleganie wyłącznie na danych generowanych przez AI może prowadzić do powolnej degradacji jakości modeli. W praktyce najlepsze rezultaty daje rozsądne łączenie danych rzeczywistych z syntetycznymi.

 

5. Optymalizacja modeli jako warunek opłacalnego wdrożenia

 

Żaden model, nawet najnowocześniejszy, nie wykorzysta swojego potencjału, jeśli będzie działał zbyt wolno lub generował zbyt duże koszty. Autorka poświęca dużo miejsca technikom optymalizacyjnym, takim jak kwantyzacja, buforowanie kontekstu, przyspieszone dekodowanie czy routing zapytań do różnych modeli. Współczesne aplikacje AI muszą być nie tylko skuteczne, lecz także szybkie i ekonomiczne. A to wymaga świadomego projektowania pipeline’ów. W erze API i modeli chmurowych optymalizacja jest równie ważna jak poprawność merytoryczna odpowiedzi.

 

Dlaczego warto sięgnąć po tę książkę?

 

„Inżynieria AI” to jedno z najbardziej aktualnych i praktycznych opracowań dotyczących budowania systemów opartych na modelach LLM. Autorka łączy perspektywę inżynierską z praktyką produktową, pokazując, jak projektować procesy, pipeline’y, mechanizmy oceny i strategie optymalizacji. To książka, która pomaga zrozumieć, jak przejść od atrakcyjnego prototypu do stabilnego rozwiązania produkcyjnego.

 

Dla kogo jest ta książka?

 

Publikacja jest skierowana do:

  • programistów wdrażających modele LLM,

  • inżynierów ML i data scientistów,

  • architektów i liderów technicznych,

  • osób budujących aplikacje oparte na RAG, agentach i modelach chmurowych,

  • wszystkich, którzy chcą zrozumieć, jak działa współczesna inżynieria AI „od środka”.

 

Era AI dopiero się zaczyna, a tempo zmian jest szybsze niż w jakiejkolwiek innej dziedzinie technologii. Chip Huyen przekonuje, że wygrywają nie ci, którzy budują najbardziej efektowne prototypy, ale ci, którzy potrafią je oceniać, optymalizować i wdrażać.

 

Jeśli pracujesz z modelami LLM i niezależnie od tego, czy tworzysz chatboty, systemy analityczne, czy narzędzia automatyzujące pracę, to ta książka pomoże Ci zrozumieć, jak projektować prawdziwe systemy AI, a nie tylko efektowne demonstracje. Chip Huyen pokazuje kompletny proces budowy aplikacji: od strategii danych, przez konstrukcję promptów i wybór architektury, po optymalizację i ewaluację.

 

To jeden z najważniejszych tytułów dla osób, które chcą świadomie rozwijać swoje kompetencje w obszarze AI i budować rozwiązania gotowe do wdrożeń produkcyjnych.

 

Sprawdź książkę „Inżynieria AI. Tworzenie aplikacji z wykorzystaniem modeli bazowych”  i odkryj, jak tworzyć aplikacje AI, które działają szybko, stabilnie i przewidywalnie.