patchy631/ai-engineering-hub
项目简介
关于大语言模型、检索增强生成及现实世界AI智能体应用的深度教程。
In-depth tutorials on LLMs, RAGs and real-world AI agent applications.
智能解读
AI Engineering Hub是一个专注于人工智能工程实践的综合性资源库，旨在帮助开发者掌握大语言模型、检索增强生成和AI智能体等前沿技术的实际应用。该仓库提供了超过93个分难度级别的生产就绪项目，涵盖从入门到高级的全阶段学习路径。初学者可以从OCR识别、简易RAG系统等基础项目入手；进阶者能探索涉及智能体工作流的复杂场景；高级开发者则可深入研究模型微调与生产级系统部署。通过结合深度教程与真实案例，该项目为不同水平的开发者提供了可直接实施、适配并扩展的解决方案，是系统化学习AI工程化和构建实际应用的实用指南。
使用场景
这个项目最适合需要快速上手并实践AI应用开发（特别是LLM、RAG、智能体）的开发者，提供从零到生产的完整案例参考。
快速搭建本地OCR应用
开发者需要从图片中提取LaTeX公式或结构化文本，但不想依赖云API或付费服务。
使用项目中的LaTeX OCR、Gemma-3 OCR等示例，基于Llama 3.2、Gemma-3等开源模型搭建100%本地的OCR应用。
将论文中的数学公式图片转换为可编辑的LaTeX代码，或从扫描文档中提取表格数据。
构建私有文档问答系统
开发者想基于内部文档（如技术手册、公司资料）搭建智能问答助手，但担心数据隐私和API成本。
参考Simple RAG Workflow、Document Chat RAG等项目，使用LlamaIndex、Ollama等工具实现本地化检索增强生成系统。
为团队创建一个能回答产品文档问题的聊天机器人，所有数据处理都在本地服务器完成。
开发带推理过程的AI助手
开发者希望AI助手不仅能给出答案，还能展示思考过程，便于调试和教学。
使用DeepSeek Thinking UI、Qwen3 Thinking UI等示例，构建可视化推理链的聊天界面。
教育场景中，让学生看到AI解题的每一步逻辑；开发调试时，分析AI决策依据。
学习AI智能体开发实战
开发者想学习如何构建能执行复杂工作流的AI智能体，但缺乏从入门到进阶的系统案例。
按照项目难度分级，从Beginner的简单RAG开始，逐步学习Intermediate的智能体项目，最终掌握Advanced的生产级系统。
从构建一个文档问答机器人开始，逐步升级为能自动分析GitHub仓库、生成报告的多步骤智能体。
项目健康度
综合活跃度、人气、增长、社区、文档评估
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