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Este repositório é um recurso complementar do livro AI Engineering, de Chip Huyen, e está marcado como trabalho em andamento, com previsão de mais materiais. Os materiais disponíveis incluem sumário, resumos de capítulos, notas de estudo, uma lista geral de recursos de engenharia de IA, exemplos de prompts, estudos de caso, notas sobre desalinhamento de IA e material de apêndice. Também inclui um notebook Jupyter para gerar mapas de calor a partir de conversas do ChatGPT e do Claude. O livro concentra-se no processo de ponta a ponta de adaptação de modelos de fundação, incluindo grandes modelos de linguagem e grandes modelos multimodais, para aplicações do mundo real. Ele se posiciona como um recurso de fundamentos e estruturas de decisão, em vez de um tutorial específico de ferramentas, e o README observa que contém código limitado. Os tópicos abordados incluem avaliação de aplicações, detecção e mitigação de alucinações, engenharia de prompts, geração aumentada por recuperação, agentes, quando usar ou evitar ajuste fino, requisitos e qualidade de dados, otimização de latência e custo, segurança e ciclos de feedback para melhoria contínua. O público-alvo inclui engenheiros de IA, engenheiros de ML, cientistas de dados, gerentes de engenharia, gerentes técnicos de produto, desenvolvedores de ferramentas, pesquisadores e pessoas que exploram carreiras em engenharia de IA. O repositório também contém links para opções de compra, edições traduzidas e uma citação do livro.