谷歌云专家带你实战：构建生产级GenAI应用的LLMOps工程指南

Architecting Generative AI Applications: Build, deploy, and scale production-ready GenAI systems with LLMOps best practices

ISBN：9781806678655

出版社：Packt Publishing

到货周期：10-12周

内容简介

当ChatGPT、DeepSeek等大模型席卷全球，无数技术团队都陷入了“模型狂热”的怪圈：大家都在兴奋地跑Demo、调提示词，但一旦要把这些能力真正嵌入到企业级产品中，却发现系统极其脆弱——模型输出时好时坏、线上故障难以排查、成本完全失控。

今天，为大家重磅推荐由谷歌云（Google Cloud）资深AI工程师 Leonid Kuligin 撰写的实战力作——《Architecting Generative AI Applications: Build, deploy, and scale production-ready GenAI systems with LLMOps best practices》（《构建生成式AI应用：用LLMOps最佳实践打造、部署与扩展生产级GenAI系统》）。这本书将彻底颠覆你对AI项目落地的认知。

💡告别“模型中心论”，从原型走向生产

很多AI项目止步于概念验证（PoC）阶段，核心原因就在于缺乏工程化的系统思维。Leonid Kuligin 结合其在谷歌云及多家顶尖科技公司超过20年的实战经验，一针见血地指出：会用模型，并不等于会把模型做好。真正的挑战在于如何完成从传统DevOps、MLOps到**LLMOps（大模型运维）**的思维跃迁。

本书的核心价值，在于提供了一套完整的生产级AI系统（Production-Grade AI Systems）架构蓝图。作者强调，构建一个高可用的GenAI应用，绝不仅仅是调用一个API那么简单，它需要涵盖从原型构建（Building a Prototype）、模型评估（Evaluation）、关键架构选型（Key Architectures），到最终的**线上部署（Deploying Your Application）与持续维护（Maintaining Your Application）**的全生命周期管理。

🛠️硬核干货：构建高可靠GenAI系统的实战框架

面对大模型特有的“幻觉”与不确定性，书中详细拆解了如何将前沿的生成式AI能力工程化为安全、可靠且高品质的标准化服务：

🌟结语：掌握AI时代的工程化思维

《Architecting Generative AI Applications》不仅仅是一本技术手册，更是一份写给技术负责人、AI工程师与架构师的“避坑指南”。它提醒我们，在快速演进的大模型领域，具体的模型参数可能会过时，但扎实的系统设计方法与务实的工程思维永远具有极高的价值。无论你是正在将AI功能集成到产品中的开发团队，还是希望制定长期技术路线的决策者，这本书都将为你提供一套强大的思维武器，助你构建出真正坚不可摧的生成式AI应用！