Ebook Kiến Trúc Các Ứng Dụng Generative AI - Build, Deploy & Scale Các Hệ Thống GenAI Sẵn Sàng Cho Production Với Các LLMOps Best Practice [Ấn Bản Lần 1, Tháng 4/2026] [PDF, EPUB] [9045E]
Đưa các ứng dụng generative AI từ prototype đến production bằng cách nắm vững các kiến trúc LLM, các chiến lược đánh giá, LLMOps workflow và deployment pipeline, sử dụng các phương pháp đã được chứng minh để xây dựng các hệ thống đáng tin cậy, an toàn và có khả năng mở rộng.
1. Các tính năng chính:
- ✓ Tìm hiểu cách đưa các ứng dụng generative AI từ prototype đến production.
- ✓ Áp dụng các phương pháp evaluation, LLMOps và SRE để đảm bảo các hệ thống đáng tin cậy.
- ✓ Thiết kế các kiến trúc có khả năng mở rộng bằng cách sử dụng các AI engineering pattern hiện đại.
2. Mô tả sách:
Xây dựng các ứng dụng generative AI sẵn sàng cho sản xuất bằng cách vượt ra prototype và áp dụng các nguyên tắc kỹ thuật đã được chứng minh. Cuốn sách này hướng dẫn bạn cách design, evaluate, deploy và scale các hệ thống AI sao cho chúng vẫn đáng tin cậy, an toàn và dễ bảo trì trong môi trường thực tế.
Các công cụ Vibe-coding và Coding assistant giúp việc tạo prototype trở nên dễ dàng, nhưng việc đưa chúng vào production mới là nơi hầu hết các team gặp khó khăn. Được viết bởi một Staff AI Engineer tại Google, cuốn sách này hướng dẫn bạn cách xác định phạm vi các trường hợp sử dụng, điều chỉnh chúng phù hợp với mục tiêu kinh doanh và mở rộng quy mô ứng dụng generative AI. Bạn sẽ học cách evaluate các LLM bằng cách sử dụng offline metrics, phương pháp human-in-the-loop và statistical testing, cũng như cách thiết kế các kiến trúc như RAG, vector database, agent và memory system.
Bạn cũng sẽ hiểu cách vận hành các hệ thống này với code cấp production, các phương pháp testing và DevOps, MLOps & LLMOps workflow. Cuốn sách bao gồm triển khai, mở rộng quy mô và các yếu tố quan trọng cần cân nhắc về Security, Responsible AI, Observability và Reliability.
Sau khi đọc xong cuốn sách này, bạn sẽ có khả năng để design, deploy và bảo trì các ứng dụng generative AI có khả năng mở rộng, chạy các A/B test để đo lường tác động và áp dụng các nguyên tắc kỹ thuật bền vững để hệ thống của bạn thành công vượt qua giai đoạn prototype.
3. Những điều bạn sẽ học được:
- ✓ Thiết kế các generative AI product workflow từ đầu đến cuối.
- ✓ Build & evaluate các hệ thống AI với các metric mạnh mẽ.
- ✓ Triển khai production-ready code và các phương pháp testing.
- ✓ Áp dụng LLMOps và automation cho các AI deployment.
- ✓ Kiến trúc các hệ thống có khả năng mở rộng bằng cách sử dụng các AI pattern hiện đại.
- ✓ Nâng cao độ tin cậy bằng cách áp dụng các phương pháp observability và SRE.
- ✓ Run các A/B test để đo lường hiệu quả tác động của sản phẩm một cách hiệu quả.
4. Cuốn sách này dành cho ai?
Các Technical Leader, AI Engineer, Data Scientist, Software Engineer và Architect đang xây dựng các ứng dụng generative AI. Các Engineering manager, Product leader và Decision-maker đang tìm cách deploy, scale và duy trì các hệ thống AI cấp production cũng sẽ được hưởng lợi.
5. Mục lục:
- ✓ Chương 01. Xây dựng một Prototype.
- ✓ Chương 02. Evaluation.
- ✓ Chương 03. Các Key Architecture.
- ✓ Chương 04. Từ Prototype đến Production.
- ✓ Chương 05. Chuyển đổi từ DevOps và MLOps sang LLMOps.
- ✓ Chương 06. Deploy ứng dụng của bạn.
- ✓ Chương 07. Ethics & Security.
- ✓ Chương 08. Observability & Reliability.
- ✓ Chương 09. Bảo trì ứng dụng của bạn.
- ✓ Chương 10. A/B Testing và các thí nghiệm trực tuyến.