Generative AI Design Patterns
Valliappa Lakshmanan, Hannes Hapke
Lingua: inglese
Editore: O'Reilly Media, US, 2025
- Brossura
- Nuovo
Da: Rarewaves.com UK, London, Regno UnitoRarewaves.com UK
Venditore AbeBooks dal 11 giugno 2025
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Generative AI enables powerful new capabilities, but they come with some serious limitations that you'll have to tackle to ship a reliable application or agent. Luckily, experts in the field have compiled a library of 32 tried-and-true design patterns to address the challenges you're likely to encounter when building applications using LLMs, such as hallucinations, nondeterministic responses, and knowledge cutoffs.This book codifies research and real-world experience into advice you can incorporate into your projects. Each pattern describes a problem, shows a proven way to solve it with a fully coded example, and discusses trade-offs.Design around the limitations of LLMsEnsure that generated content follows a specific style, tone, or formatMaximize creativity while balancing different types of riskBuild agents that plan, self-correct, take action, and collaborate with other agentsCompose patterns into agentic applications for a variety of use cases.
Codice articolo LU-9798341622661
- Titolo
- Generative AI Design Patterns
- Autore
- Valliappa Lakshmanan, Hannes Hapke
- Editore
- O'Reilly Media, US
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Paperback
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798341622661
Generative AI enables powerful new capabilities, but they come with some serious limitations that you'll have to tackle to ship a reliable application or agent. Luckily, experts in the field have compiled a library of 32 tried-and-true design patterns to address the challenges you're likely to encounter when building applications using LLMs, such as hallucinations, nondeterministic responses, and knowledge cutoffs.
This book codifies research and real-world experience into advice you can incorporate into your projects. Each pattern describes a problem, shows a proven way to solve it with a fully coded example, and discusses trade-offs.
- Design around the limitations of LLMs
- Ensure that generated content follows a specific style, tone, or format
- Maximize creativity while balancing different types of risk
- Build agents that plan, self-correct, take action, and collaborate with other agents
- Compose patterns into agentic applications for a variety of use cases
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Hannes Hapke is a Senior Machine Learning Engineer at Digits, and has co-authored multiple machine learning publications, including the book Building Machine Learning Pipelines and Machine Learning Production Systems by O'Reilly Media. He has also presented state-of-the-art ML work at conferences like ODSC or O'Reilly's TensorFlow World and is an active contributor to TensorFlow's TFX Addons project. Hannes is passionate about machine learning engineering and production machine learning use cases using the latest machine learning developments.
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