生產級AI系統——34章，1026個可運行斷言

構建生產級AI系統並非易事。市面上充斥着各種演示和筆記本，但真正能服務真實用户、處理真實資金、並在凌晨3點崩潰的系統卻鮮有書籍涉及。這正是《生產級AI系統》一書試圖填補的空白。

這本書專為軟件工程師設計，教他們如何從頭到尾打造生產級AI系統。全書共34章，分為八個部分，從分佈式系統基礎開始，逐步深入到數據與事件基礎設施、LLM基礎、檢索技術、AI平台、代理AI、系統設計，最後是員工工程。每個部分都緊密結合實際，提供了可運行代碼示例，確保讀者不僅能理解理論，還能動手實踐。

與其他書籍不同，本書的每個斷言都經過測試。例如，當書中提到重試風暴會使負載增加2倍時，就有可運行的代碼來證明這一點。這些示例不是插圖，而是斷言。如果散文中的數字與代碼中的數字不匹配，構建就會失敗。此外，每章末尾都附有面試題和員工級答案，幫助讀者在學完一章後就能回答相關問題。

本書的一個顯著特點是按故障模式組織內容。傳統書籍往往按技術主題分類，而本書則按照實際開發中可能遇到的故障模式來編排：當檢索管道返回垃圾數據時會發生什麼？當提供商出現故障時怎麼辦？當成本超出預算時該如何應對？這種組織方式更貼近實際生產環境中的挑戰。

所有示例代碼均可直接運行，無需API密鑰，無需Docker，只需Node.js 22.6+版本。讀者可以克隆GitHub倉庫，直接運行任意章節的實驗室腳本。每個實驗室在運行時都會打印斷言，示例本身就是真理之源。

無論你是AI新手還是經驗豐富的工程師，這本書都能提供從入門到精通的完整路徑。它不僅是技術指南，更是應對生產環境各種突發狀況的實戰手冊。