Generative AI Design Patterns

生成式 AI + 系統設計 + 面試攻略 10道真實面試實例 × 280+圖解 × 7步驟設計架構 「這是一本絕佳的參考書，內容充滿趣味、實用的案例研究、深入的見解與淺顯易懂的範例。對於正在準備生成式AI系統設計面試的人來說，絕對是無價之寶。」 ―― Chip Huyen，《設計機器學習系統》與《AI工程》的作者 「這是一本進入這個領域不可或缺的指南。即使是我這樣對生成式AI領域已相當熟悉的人，如果沒有這本書，在面試中也可能會招架不住！本書成功搭起從底層演算法到實際產品所需的完整系統架構之間的橋樑。真心推薦給所有想在正式環境下實作GenAI解決方案的人。」 ―― Damien Benveniste，前Meta機器學習技術主管 要在面試中設計生成式AI（Generative AI，簡稱GenAI）系統，是一項既複雜又具挑戰性的任務。本書提供清晰且結構化的方法，引導你有系統地掌握各類生成式AI系統設計題目。透過實用的框架與真實案例，幫助你更輕鬆理解並應用這些概念。 本書可以看作是《內行人才知道的機器學習系統設計面試指南》的延伸之作。前作聚焦於搜尋與推薦系統等主題，而本書則專注於生成式系統，透過詳盡的範例與說明，帶你理解生成式AI系統在實務中的實際構建方式。 本書內容有些什麼？ - 揭示面試官真正關心的是什麼，以及背後的原因。 - 系統性的的7步驟問題拆解框架，幫助你分析與回答生成式AI系統設計面試題。 - 10道真實的生成式AI系統設計題，並提供詳細的解決方案。 - 超過280張圖表，幫助你輕鬆理解複雜且抽象的系統架構。

https://youtu.be/wXkyKiU9eu0 「從模型到介面，從部署到串接，打造可操作、可擴充的語言模型應用」 ? 建立穩定的開發與資料處理基礎 從 Google Colab、Anaconda、Jupyter Notebook 到 Pandas，掌握 CSV、Google Sheets 與多種資料格式的讀取、整理與比對。 ? 將 Python 程式轉化為可操作的動態 APP 比較 Gradio、Streamlit、Tkinter 與 CustomTkinter 的介面特色，實作股價資料查詢與財報 RAG 應用。 ? 完成 Hugging Face Spaces 部署與除錯 掌握 requirements.txt、README、Secret、API Key、套件版本管理，以及常見平台部署流程。 ? 理解開源模型、微調與量化技術 認識 Llama、ChatGLM、TAIDE、Breeze、Qwen、Yi，並掌握 SFT、LoRA、QLoRA、模型量化、RLHF、PPO 與 DPO 的微調核心概念。 ? 串接知識庫、通訊工具與跨平台工作流 實作 RAG、AnythingLLM、MAKE、Line Bot、Google Sheets、Telegram、Claude API 與 MCP，延伸模型的查詢、推播與任務串接能力。 專業推薦 (排名不分先後) 國立中山大學物理系─莊豐權特聘教授 欣榮藝術行銷有限公司 執行長、吾料音樂創造工作室 創辦人─侯沛罧 敬薦 綠先農業科技國際股份有限公司─張靜雯經理 伽碩職訓中心─郭明洽執行長 嘉南藥理大學人工智慧與多媒體應用系─蘇致遠教授 元大─陳尚瑋副理 數位行銷顧問─佘昀 永義房屋高鐵自由加盟店 店長 / 第21 屆金仲獎楷模─王靚瑜 永達保經─李雅雯經理