Rebuilding the SDLC for Probabilistic AI : A Practical Guide to AI-Native Software Engineering, LLM Evaluation, and Production Guardrails

Sprache: Englisch

Verlag: Amazon Digital Services LLC - Kdp Jul 2026, 2026

9798185250440

Serie: Buch 1 von 1 - Coding Mastery

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Neuware - For sixty years, software engineering ran on one assumption: same input, same output, every time. Large language models broke that promise, and most teams are still pretending they didn't.Rebuilding the SDLC for Probabilistic AI is a practical guide for senior engineers, architects, and team leads who need to build reliable software on top of fundamentally unreliable components. Author Sujal Choudhari, who moved from ultra low latency C++ trading systems into AI engineering, walks through why manual vibe checks and eyeballing outputs do not scale, and what to build instead.Inside, you will learn how to: - Design architectural guardrails that enforce structure at the token level- Build context aware data pipelines that ground model outputs in fact- Replace exact match assertions with statistical evaluation pipelines using bootstrap resampling- Scale QA using LLM as a judge techniques, and calibrate those judges properly- Monitor for silent semantic drift in production before your users notice- Structure engineering teams for AI native developmentThis is not management fluff or AI hype. It is a concrete, opinionated engineering framework for anyone tasked with shipping AI powered systems that actually hold up in production.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9798185250440

Titel
Rebuilding the SDLC for Probabilistic AI : A Practical Guide to AI-Native Software Engineering, LLM Evaluation, and Production Guardrails
Autor
Sujal Choudhari
Verlag
Amazon Digital Services LLC - Kdp Jul 2026
Erscheinungsjahr
2026
Zustand
Neu
Einband
Taschenbuch
Sprache
Englisch
ISBN-13
9798185250440
Artikelgewicht
181 Gramm
Abmessungen
229x152x7 mm
Serie
Buch 1 von 1: Coding Mastery

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