Context Engineering for LLMs Applications (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published, 2025
Serie: Libro 3 de 4 - Applied LLM Systems: Production Patterns for Agents, Context, and Knowledge Graphs
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: CitiRetail, Stevenage, Reino UnidoCitiRetail
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Paperback. Context Engineering for LLMs is the operational handbook for anyone who wants LLMs to behave predictably, efficiently, and responsibly in production. The book reframes prompt engineering as a systems discipline context pipelines that include chunking, compression, vectorization, retrieval orchestration, and memory layers. You'll learn token-economics for large context windows, practical prompt architectures, system and user message patterns, and templates for common tasks.The middle sections cover embedding strategies, vector-store patterns, and RAG designs that ensure relevance, freshness, and cost control. Memory system chapters describe how to design short-term and long-term memory, when to use episodic memory, and how to index and expire context. Security and reliability are core themes: learn prompt injection defenses, context validation, and audit trails. The book closes with evaluation, A/B testing, CI pipelines for prompt changes, and operational patterns for continuous improvement.What's inside: Practical prompt templates and system-message strategies for structured outputs.Token cost modeling and context-window optimization techniques.Chunking, semantic compression, and fragment re-assembly recipes.Embedding strategies, batching, and hybrid index maintenance.Memory architectures: ephemeral, episodic, and persistent memory designs.RAG workflows and retrieval orchestration best practices.Prompt-injection defenses, content filtering, and context validation checks.Evaluation frameworks, metrics, and test suites for context quality.CI/CD for prompts and context pipelines, plus A/B testing patterns.Operational playbooks for latency, scaling, and cost tradeoffs.Who this book is for: Prompt engineers, ML engineers, SREs, and product teams shipping LLM features.Teams that require predictable, auditable, and cost-effective LLM behavior. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9798265876911
- Título
- Context Engineering for LLMs Applications (Paperback)
- Autor
- Carter Zhang
- Editorial
- Independently Published
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798265876911
- Serie
- Libro 3 de 4: Applied LLM Systems: Production Patterns for Agents, Context, and Knowledge Graphs
The middle sections cover embedding strategies, vector-store patterns, and RAG designs that ensure relevance, freshness, and cost control. Memory system chapters describe how to design short-term and long-term memory, when to use episodic memory, and how to index and expire context. Security and reliability are core themes: learn prompt injection defenses, context validation, and audit trails. The book closes with evaluation, A/B testing, CI pipelines for prompt changes, and operational patterns for continuous improvement.
What’s inside:
- Practical prompt templates and system-message strategies for structured outputs.
- Token cost modeling and context-window optimization techniques.
- Chunking, semantic compression, and fragment re-assembly recipes.
- Embedding strategies, batching, and hybrid index maintenance.
- Memory architectures: ephemeral, episodic, and persistent memory designs.
- RAG workflows and retrieval orchestration best practices.
- Prompt-injection defenses, content filtering, and context validation checks.
- Evaluation frameworks, metrics, and test suites for context quality.
- CI/CD for prompts and context pipelines, plus A/B testing patterns.
- Operational playbooks for latency, scaling, and cost tradeoffs.
- Prompt engineers, ML engineers, SREs, and product teams shipping LLM features.
- Teams that require predictable, auditable, and cost-effective LLM behavior.
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