Widget HTML #1


Beranda / Buku / Unduh

AI Engineering: System Design Patterns for LLMs, RAG, and Agents

webmaster

Resensi Buku

Judul: AI Engineering: System Design Patterns for LLMs, RAG, and Agents
Penulis: Akshay Pachaar & Avi Chawla
Tahun Terbit: 2025
Penerbit: DailyDoseofDS
Jumlah Halaman: ±370 halaman
Bahasa: Inggris

Ringkasan Isi

Buku AI Engineering membahas pergeseran penting dalam dunia kecerdasan buatan: dari sekadar membangun model AI menjadi merancang sistem AI yang siap produksi. Penulis menekankan bahwa tantangan utama AI modern bukan lagi pada akurasi model semata, melainkan pada arsitektur sistem, skalabilitas, keandalan, dan governance.

Isi buku disusun secara sistematis, dimulai dari fondasi Large Language Models (LLMs), mencakup cara kerja, proses pelatihan, hingga teknik inferensi. Selanjutnya, pembaca diajak memahami prompt engineering, fine-tuning, dan Retrieval-Augmented Generation (RAG) sebagai solusi praktis untuk mengatasi keterbatasan pengetahuan statis model.

Bagian yang menonjol adalah pembahasan Context Engineering dan AI Agents, di mana LLM tidak lagi berdiri sendiri, melainkan menjadi bagian dari sistem yang memiliki memori, tujuan, dan kemampuan mengambil keputusan. Buku ini juga mengulas topik lanjut seperti MCP (Model Context Protocol), LLM optimization, evaluation, deployment, dan observability, menjadikannya panduan end-to-end untuk membangun aplikasi AI modern.

Kelebihan Buku

  1. Berorientasi Praktik
    Buku ini tidak berhenti pada teori, tetapi membahas pola desain (design patterns) yang relevan dengan kebutuhan industri.

  2. Cakupan Lengkap
    Mulai dari LLM dasar hingga sistem multi-agent dan deployment, semuanya dibahas dalam satu kerangka besar AI Engineering.

  3. Relevan dengan Tantangan Nyata
    Isu seperti hallucination, cost inference, evaluation, dan monitoring dibahas secara eksplisit.

  4. Struktur Modular
    Pembaca dapat memilih bab sesuai kebutuhan tanpa harus membaca dari awal hingga akhir.

Kekurangan Buku

  1. Bahasa Teknis
    Buku ini kurang ramah bagi pemula yang belum memiliki latar belakang machine learning atau software engineering.

  2. Minim Studi Kasus Nyata Industri
    Walau kaya konsep dan pola, contoh implementasi dunia nyata (enterprise case study) masih terbatas.

  3. Fokus pada LLM-centric System
    Pembaca yang mencari pembahasan AI non-LLM mungkin merasa kurang terakomodasi.

Kesimpulan

AI Engineering adalah buku yang sangat relevan di era ketika AI telah menjadi infrastruktur, bukan sekadar eksperimen. Buku ini berhasil menjembatani dunia data science, machine learning, dan software engineering dengan pendekatan sistemik yang matang.

Buku ini sangat direkomendasikan untuk:

  • AI Engineer
  • Machine Learning Engineer
  • Software Architect
  • Praktisi RAG & AI Agents
  • Tim yang ingin membawa AI dari PoC ke production

Secara keseluruhan, AI Engineering bukan hanya buku teknis, tetapi juga peta jalan strategis bagi siapa pun yang ingin membangun sistem AI yang bertanggung jawab, scalable, dan berkelanjutan.

Unduh Buku disini