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探索AI工程前沿：AI Engineering Hub全面指南

在人工智能技术日新月异的今天，如何高效学习并应用大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）和智能体（Agent）等前沿技术？GitHub上热门的开源项目AI Engineering Hub正是为解决这一难题而生！它提供了丰富的实战教程和真实应用案例，助你从理论到实践无缝衔接。

🔍 核心功能与应用场景

1. LLM与RAG深度教程
   提供从基础到进阶的完整学习路径，涵盖模型微调、多模态处理等关键技术。例如：

• deepseek-finetuning：本地化微调DeepSeek模型
• multi-modal-rag：实现图文混合检索增强

1. 真实场景智能体开发
   包含20+即用型案例，如：

• flight-booking-crew：航班预订智能体
• financial-analyst-deepseek：金融数据分析助手

1. 工业级解决方案
   mcp-agentic-rag展示企业级RAG架构，支持千万级数据实时检索。

🚀 快速上手指南

1. 克隆仓库

   git clone https://github.com/patchy631/ai-engineering-hub

2. 选择场景模板
   进入对应文件夹（如document-chat-rag文档对话系统），按README安装依赖：

   pip install -r requirements.txt

3. 配置API密钥
   在.env文件中添加OpenAI或DeepSeek等平台密钥
4. 实时运行
   使用Streamlit启动交互界面：

   streamlit run app.py

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项目采用MIT开源协议，开发者可自由扩展应用。立即探索