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深入教程合集，涵盖大语言模型、RAG 技术和实际 AI 智能体应用的完整学习指南，适合开发者快速上手实践。
🎯适用场景：大语言模型、RAG 和 AI 智能体教程学习
📥 收录于 2026/6/4
📊 仓库数据
✅ 优点
- •35,516 stars
- •最近推送: 2026-05-21
⚠️ 限制
- •内容更新频率取决于作者贡献
- •部分教程可能偏向特定框架版本
🔗 相关工具
GraphRAG
github.com/microsoft/graphrag
微软开源的基于知识图谱的 RAG 系统，将传统向量检索升级为图谱推理，大幅提升复杂问答的准确性和可解释性。
🎯知识图谱增强 RAG、大规模文档社区摘要与全局推理
WeKnora
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腾讯开源的 LLM 知识平台，15K+ stars。将原始文档转化为可查询的 RAG、自主推理 Agent 和自我维护的 Wiki。是端到端知识管理的全栈方案
🎯企业知识库构建与 AI 问答
R2R
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生产级 AI 检索系统，7839 stars。最先进的生产级 AI 检索系统，支持 Agentic RAG 和 RESTful API 接口
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Vespa
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AI + 数据在线服务，8.5K+ stars。AI 和数据在线服务平台，支持大规模向量搜索和机器学习推理，https://vespa.ai
🎯向量检索与语义搜索
MarkItDown
github.com/microsoft/markitdown
微软开源的通用文件转 Markdown 工具，支持 PDF、Word、PPT、Excel、HTML、音频、图片 OCR 等数十种格式转换，专为 LLM 和 RAG 数据预处理设计，插件系统可扩展，MIT 协议
🎯多模态内容理解与生成
Firecrawl
github.com/firecrawl/firecrawl
AI 友好的网页抓取 API，支持 URL → Markdown/结构化数据，110K+ stars。专为 LLM 应用设计，自动处理 JS 渲染、分页、反爬，是 RAG 系统的理想数据源
🎯网页自动化与数据采集