Wzorce projektowe w generatywnej AI. Sprawdzone rozwiązania przy budowie agentów i aplikacji GenAI

Książka przedstawia 32 wzorce projektowe przeznaczone dla inżynierów budujących aplikacje i agentów oparte na generatywnej sztucznej inteligencji. Punktem wyjścia są ograniczenia modeli bazowych, takie jak halucynacje, niedeterministyczne odpowiedzi, luki wynikające z daty odcięcia wiedzy oraz trudności z zachowaniem wymaganej struktury wyników. Autorzy pokazują powtarzalne rozwiązania, które można stosować niezależnie od konkretnego modelu lub dostawcy.

Pierwsza grupa wzorców dotyczy sterowania treścią generowaną przez duże modele językowe. Obejmuje kontrolowanie stylu i formatu odpowiedzi za pomocą maskowania logitów oraz reguł gramatycznych, przenoszenie stylu, neutralizowanie tonu i poprawianie spójności. Kolejne rozdziały prowadzą przez projektowanie systemów RAG, budowę indeksów semantycznych, skalowanie indeksowania dużych zbiorów danych oraz ulepszanie wyszukiwania dzięki wiedzy o strukturze indeksu i przetwarzaniu pobranych węzłów.

Dalsze części opisują wzorce wzmacniające wnioskowanie, ocenę wyników i niezawodność systemu. Autorzy omawiają sposoby komponowania wielu kroków, korzystania z narzędzi, zarządzania kontekstem oraz budowania agentów zdolnych do planowania i wykonywania działań. Uwzględniają także problemy wdrożeniowe: obserwowalność, koszty, opóźnienia, skalowanie, testowanie oraz zabezpieczenia ograniczające niepożądane zachowania.

Każdy wzorzec ma jednolitą strukturę. Najpierw definiowany jest problem i warunki, w których występuje, następnie proponowane rozwiązanie, przykład kodu oraz omówienie alternatyw i kompromisów. Dzięki temu publikacja może służyć jako podręcznik do systematycznej nauki oraz jako katalog rozwiązań używany podczas projektowania konkretnej aplikacji. Materiał łączy wnioski z badań z doświadczeniem praktycznego wdrażania systemów GenAI i koncentruje się na przejściu od demonstracji do rozwiązania gotowego do pracy produkcyjnej.