System Design for the LLM Era : Patterns and principles for production-grade AI architecture
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2026
- Tapa blanda
- Nuevo
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nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - STOP building fragile AI wrappers; START designing resilient AI systems.Key Features:- From LLM fundamentals to real-world practicalities- Patterns and principles for architecting LLM-based systems- Learn from in-depth case studies- Decouple from premium models using tiered fallback- Event-driven architectures for decoupling high-latency agentic workflows- Cost management approaches- Security strategies for LLM systems- Glossary of LLM and AI systems design terminology includedBook Description:Many companies are trying to turn their small AI experiments into big products, but they lack a good plan.Engineers need a practical guide to building these new AI systems the right way, so that they can handle scale, won't cost too much to build or operate, and perform reliably.This book is that guide, combining technical depth with breadth and practicality. Starting from LLM fundamentals, the book details the architectural patterns and design principles needed to build production-grade AI systems. In-depth case studies then show you how to apply them to a range of real-world application scenarios, including AI-native IDEs, adaptive learning platforms, and intelligent search solutions.The book provides a deep, practical look at the real-world challenges and solutions for building systems with LLMs at their core.What You Will Learn:- Architect a complete, production-grade AI-powered system from scratch- Design and mitigate the unique challenges of LLM APIs, like high latency and cost- Implement key software engineering patterns like circuit breakers and rate limiting for AI systems- Choose the right databases and data models for AI applications, including vector search engines- Build a scalable and resilient system that can handle high load and ensure user privacyWho this book is for:This book will be an invaluable learning resource for engineers, architects and leads working with LLMs or looking to integrate LLMs into their existing systems.Table of Contents- Atomic Units of LLM Systems- Core Architectural Patterns for LLM System Design- Case Study - Designing AI-Native IDEs- Case Study - Adaptive Learning Platform- Case Study - AI-powered Search for E-commerce Platforms- Case Study: AI-Powered Customer Support Agent- Glossary.…
N° de ref. del artículo 9781807789930
- Título
- System Design for the LLM Era : Patterns and principles for production-grade AI architecture
- Autor
- Sampriti Mitra
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1807789934
- ISBN 13
- 9781807789930
- Peso del artículo
- 514 gramos
- Dimensiones
- 235x191x15 mm
STOP building fragile AI wrappers; START designing resilient AI systems.
Key Features
- From LLM fundamentals to real-world practicalities
- Patterns and principles for architecting LLM-based systems
- Learn from in-depth case studies
- Decouple from premium models using tiered fallback
- Event-driven architectures for decoupling high-latency agentic workflows
- Cost management approaches
- Security strategies for LLM systems
- Glossary of LLM and AI systems design terminology included
Book Description
Many companies are trying to turn their small AI experiments into big products, but they lack a good plan.
Engineers need a practical guide to building these new AI systems the right way, so that they can handle scale, won't cost too much to build or operate, and perform reliably.
This book is that guide, combining technical depth with breadth and practicality. Starting from LLM fundamentals, the book details the architectural patterns and design principles needed to build production-grade AI systems. In-depth case studies then show you how to apply them to a range of real-world application scenarios, including AI-native IDEs, adaptive learning platforms, and intelligent search solutions.
The book provides a deep, practical look at the real-world challenges and solutions for building systems with LLMs at their core.
What you will learn
- Architect a complete, production-grade AI-powered system from scratch
- Design and mitigate the unique challenges of LLM APIs, like high latency and cost
- Implement key software engineering patterns like circuit breakers and rate limiting for AI systems
- Choose the right databases and data models for AI applications, including vector search engines
- Build a scalable and resilient system that can handle high load and ensure user privacy
Who this book is for
This book will be an invaluable learning resource for engineers, architects and leads working with LLMs or looking to integrate LLMs into their existing systems.
Table of Contents
- Atomic Units of LLM Systems
- Core Architectural Patterns for LLM System Design
- Case Study: Designing AI-Native IDEs
- Case Study: Adaptive Learning Platform
- Case Study: AI-Powered Search for E-Commerce Platforms
- Case Study: AI-Powered Customer Support Agent
- Glossary
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Sampriti Mitra is a software engineering lead and an alumna of IIT BHU, with over six years of experience designing and building scalable distributed systems. She understands the practical challenges of integrating large language models (LLMs) into production-grade systems. Her professional background includes roles at industry-leading companies like Sumologic and Razorpay. She also runs a newsletter, Architecturally Speaking, which is dedicated to breaking down system design principles.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
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Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
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