[特殊字符] AI Engineering Hub:你的AI学习与构建资源宝库

AI Engineering Hub 🚀

欢迎来到AI Engineering Hub,您学习与构建AI的综合资源平台。在这里,您将找到丰富的教育资源和应用实例,无论您是初学者、从业者还是研究人员,都能够从中受益匪浅。

🌟 为什么选择这个项目?

随着AI技术的快速发展,保持在最前沿不仅需要深厚的理论知识,还需要实践经验。AI Engineering Hub提供了:

  • 93+个可用于生产的项目,涵盖各个技能水平
  • 关于大语言模型(LLMs)、文档检索增强(RAG)、智能代理等的深入教程
  • 真实的AI代理应用示例
  • 可供您在项目中实施、调整和扩展的示例

这里的资源适合各种技能层次的人员,使您能够在AI工程领域中实验与成功。

📋 目录

  • 入门指南
  • 项目按难度分类

🎯 入门指南

如果您是AI工程的新手,那么请从这里开始:

  1. 全新入门:查看AI工程路线图,获取全面的学习路径。
  2. 学习基础知识:从初级项目入手,尝试OCR应用和简单的RAG实现。
  3. 提升技能:转向中级项目,挑战涉及智能代理和复杂工作流程的项目。
  4. 掌握高级概念: tackle 高级项目,如模型微调和生产系统。

🎓 项目按难度分类

🟢 初级项目

适合刚入门AI工程的用户,这些项目集中在单一组件和简单实现上。

OCR与视觉
  • LaTeX OCR with Llama:使用Llama 3.2视觉将LaTeX方程图像转换为代码。
  • Llama OCR:使用Llama 3.2和Streamlit的完全本地OCR应用。
  • Gemma-3 OCR:使用Gemma-3进行具有结构文本提取的本地OCR。
聊天接口与用户界面
  • Local ChatGPT with Llama:使用Llama 3.2视觉的ChatGPT克隆。
  • DeepSeek Thinking UI:使用DeepSeek-R1进行可视推理的ChatGPT。
基础RAG
  • Simple RAG Workflow:使用LlamaIndex和Ollama的基本RAG。
  • Document Chat RAG:使用Llama 3.3与文档对话。

🟡 中级项目

针对有经验的从业者,涉及多组件系统、智能工作流和高级功能。

AI代理与工作流
  • YouTube Trend Analysis:通过CrewAI和BrightData分析YouTube趋势。
  • AutoGen Stock Analyst:使用Microsoft AutoGen的高级分析师。
语音与音频
  • Real-time Voice Bot:使用AssemblyAI的旅行指南对话机器人。
  • RAG Voice Agent:实时RAG语音代理。

🔴 高级项目

涉及复杂系统、模型微调、生产部署和前沿实现。

微调与模型开发
  • DeepSeek Fine-tuning:使用Unsloth和Ollama微调DeepSeek。
生产系统
  • GroundX Document Pipeline:世界级文档处理系统。
学习资源
  • AI工程路线图:涵盖Python到生产AI的完整指南。

同类项目推荐

  1. DeepPavlov: 基于大语言模型的语义理解和对话系统的构建,提供了丰富的工具与示例。
  2. Haystack: 一个开源框架,专注于为文档构建强大的RAG,并允许用户轻松构建搜索与问答系统。
  3. LangChain: 旨在构建基于大语言模型的应用程序的工具库,提供了文档、设置和构架的详细教程。

这些项目提供类似的功能,可以帮助进一步了解AI工程,并为实际应用提供更多选择。

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