解锁AI工程实战宝库：LLM+RAG+智能体全栈教程

解锁AI工程实战宝库：LLM+RAG+智能体全栈教程

AI工程师的终极资源库来了！ 这个GitHub项目汇集了最前沿的AI工程实战教程，覆盖大语言模型（LLMs）、检索增强生成（RAG）和智能体开发三大核心领域。无论你是初学者还是专业开发者，都能在这里找到即插即用的解决方案。

🔥 核心价值亮点

1. 场景化学习路径

• 金融分析：股票预测智能体开发教程
• 多模态处理：图片/视频内容理解RAG系统
• 语音交互：实时语音聊天机器人构建指南
• 行业应用：酒店预订、航班查询等商业场景案例

1. 开箱即用技术栈

# 快速部署RAG系统示例
from llama_index import VectorStoreIndex
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
query_engine = index.as_query_engine()
print(query_engine.query("如何优化检索精度？"))

3. 全流程实战指南

• 模型微调（DeepSeek/Gemma实战）
• 多智能体协作框架（CrewAI集成）
• 生产级部署方案（Docker+API封装）
• 效能监控与评估体系

🚀 五分钟快速上手

1. 克隆仓库：
   git clone https://github.com/patchy631/ai-engineering-hub
2. 选择场景：
   进入对应目录（如金融分析financial-analyst-deepseek）
3. 按教程配置：

pip install -r requirements.txt
python main.py --task=stock_analysis

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| 项目名 | 核心功能 | 独特优势 |
|——-|———|———|
| LangChain | LLM应用框架 | 丰富工具链集成 |
| AutoGen | 多智能体系统 | 微软官方支持 |
| LlamaIndex | 数据检索优化 | 专用索引算法 |
| 本仓库 | 全栈工程方案 | 真实场景+端到端教程 |

项目持续更新最新AI技术，已包含DeepSeek多模态、Gemma3 OCR等前沿方案，MIT协议完全开源。立即点亮星标获取实时更新：