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AI Engineering Hub
LLM / RAG / Agent 深度实战教程库
patchy631 · 36,912 stars · 8/8 04:44 → 8/9 21:42（2 天）
深入的 LLM、RAG 与真实 Agent 应用教程合集。用大量可运行 notebook 覆盖常见工程专题，强调把问题拆成可验证实验。适合已经入门、需要按瓶颈补武器库的开发者与应用工程师。
为什么收录 · 英文 AI Engineering 实战库的高星代表，承接系统课之后的专题深化，和 RAG Techniques / 生产级 Agent 课能组成完整武器链。
AI EngineeringRAGAgentsNotebook实战LLMOps
这本书强在哪
- 高星实战教程库，覆盖面广
- 偏工程落地，不只概念综述
- 可与 RAG Techniques / Agents Towards Production 组合
- 适合系统课之后的专题加餐
建议怎么学
- 01先按当前瓶颈选题，不要线性通读所有 notebook
- 02每个专题固定评测集对比改前改后
- 03与 agents-towards-production 对照生产化章节
- 04中文工程叙述可并行 llm-action
适合谁 / 前置
- Python 与 Jupyter
- 做过基础 RAG 或 Agent demo
- 能读英文技术笔记
学完得到什么
- 掌握多组 LLM/RAG/Agent 实战案例
- 能把教程模式迁移到自己的业务栈
- 建立「问题→技法→评测」的工程习惯
- 积累可复用 notebook 武器库
目录
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ai avatar demo1 章
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策展亮点章节
LLM 应用专题RAG 进阶案例Agent 实战评测与工程化扩展项目
仓库数据
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Forks6,092
主要语言Jupyter Notebook
更新2026/8/8
c5c22786（main）· 许可证 MIT License (MIT)。 上游更新后可通过同步脚本刷新。