《人工智能项目 100% 成功的 17 个检查清单》是一本关于人工智能规划、设计和性能评估的战略书籍，现已出版。

– 包含从规划到设计再到人工智能产品性能评估的逐步策略，以促进业务增长。

在人工智能应用日益成为竞争优势的时代，无数公司竞相采用生成式人工智能和生命周期管理（LLM），但真正能带来实际商业成果的案例却寥寥无几。在炫目的技术栈背后，隐藏着一个反复出现的陷阱：缺乏问题定义、数据准备不足以及绩效评估失败。在此背景下，《人工智能项目百分百成功的17个清单》（仅限书籍）从根本问题“人工智能项目为何失败？”入手，提出了一系列切实可行的解决方案，以提高项目的成功率。

本书不仅仅是一本简单的技术手册。它将人工智能视为“解决业务问题的工具”，而非“需要实施”的技术。本书将从规划阶段的可行性研究到架构设计、数据采集、生命周期管理（LLM）选择策略、工作流程设计、性能评估和运营等整个流程，梳理成17个清单。它解答了任何准备开展人工智能项目的公司都可能至少思考过一次的所有问题。

通过从商业角度而非技术实现的角度解释人工智能项目，它为从业者面临的实际问题提供了具体的建议，例如如何将领域知识结构化地应用于生成式人工智能，是自行构建LLM还是利用API，以及如何设计性能评估。

作者柳镇浩凭借其在多个行业开发人工智能解决方案的丰富经验，提出了将人工智能项目从原型阶段提升至商业级产品的必要标准。他精心编制的清单凝聚了实践经验和深刻思考，最终成果可为人工智能项目的从业人员和管理人员提供可靠的路线图。

《人工智能项目百分百成功的17项检查清单》是一本实用指南，并非面向那些将人工智能视为一时风尚的组织，而是面向那些希望将其转化为实际成果的组织。如果您想提高人工智能项目的成功率，本书包含的检查清单是您首先应该查看的内容。

☑ 你是否估算过该项目失败的概率？

☑ 生成式人工智能技术是绝对的灵丹妙药吗？

☑ 我们是否正确理解并选择了适合我们业务的人工智能技术？

☑ 您是否已为可用的 AI 产品合理构建了架构元素？

☑ 数据是如何获取和充分准备的？

☑ 您是否已正确阅读和处理非结构化文档？

☑ LLM：自行构建还是使用 API？

☑ SLM：是否及时引入并得到正确利用？

☑ 解决业务问题：创建 LLM 工作流程还是交给代理人？

☑ 我们是否创建了合适的提示来营造我们想要的语境？

☑ 您是否已优化 RAG 以提高 AI 响应水平？

☑ 您正在评估 RAG 绩效吗？

☑ 您是否正在评估 LLM 模型的性能？

☑ 您是否正在评估代理商的绩效？

☑ 你是否对人工智能的谎言和幻象做出了回应？

☑ 您是否正在实施人才招聘和管理战略？