AI工程宝库：一站式掌握大模型与智能体实战技巧

AI工程宝库：一站式掌握大模型与智能体实战技巧

在AI技术飞速发展的今天，如何高效学习LLM、RAG和智能体开发？GitHub热门项目AI Engineering Hub（11.2k星）为你提供完整解决方案！这个开源宝库汇集了深度教程和实战案例，助你快速成为AI工程专家。

🔥 核心功能全景

1. 大型语言模型（LLM）实战

• 本地部署指南：支持DeepSeek/Gemma等主流模型
• 微调教程：针对金融分析、OCR等场景的定制训练
• 多模态应用：图文/音视频混合处理技术
  

1. 检索增强生成（RAG）进阶

• 多模态RAG：融合文本/图像/视频的检索系统
• 企业级方案：品牌监控/文档对话/网站API转换
• 性能优化：ColBERT等高速检索架构实现

1. 智能体（Agent）开发

• 多智能体协作：航班预订/酒店预约等商业场景
• 语音交互系统：实时语音对话机器人
• AutoGen应用：股票分析智能体开发实战

🚀 三步快速上手

# 示例：构建本地ChatGPT（DeepSeek版）
git clone https://github.com/patchy631/ai-engineering-hub
cd local-chatgpt-with-DeepSeek
pip install -r requirements.txt
python app.py --model deepseek-r1

1. 场景选择
   根据需求选择目录：

• 金融分析 → financial-analyst-deepseek
• 音视频处理 → audio-analysis-toolkit
• 企业RAG → brand-monitoring

1. 环境配置
   所有项目提供：

• 完整依赖清单（requirements.txt）
• Docker部署方案（如rag-with-dockling）

1. 定制开发
   通过模块化设计轻松扩展：

   # 自定义智能体工作流（agentic_rag目录）
   class ResearchAgent(Agent):
       def __init__(self, task):
           self.search_tool = FireCrawlTool()
           self.llm = DeepSeekAPI()

💡 真实应用场景

• 教育领域：LaTeX公式识别工具（LaTeX-OCR-with-Llama）
• 内容创作：AI新闻生成器（ai_news_generator）
• 商业分析：YouTube趋势预测（Youtube-trend-analysis）
• 客户服务：实时语音助手（real-time-voicebot）

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