人脸识别之表情识别项目相关源码

TinyRAG

Convert any URL to an LLM-friendly input with a simple prefix https://r.jina.ai/

制作懂人情世故的大语言模型 | 涵盖提示词工程、RAG、Agent、LLM微调教程

心理健康大模型 (LLM x Mental Health), Pre & Post-training & Dataset & Evaluation & Depoly & RAG, with InternLM / Qwen / Baichuan / DeepSeek / Mixtral / LLama / GLM series models

🍽️基于图RAG技术的AI美食推荐助手 - Datawhale all-in-rag教程实战案例，集成Neo4j图数据库、Milvus向量检索与智能对话系统

分享一个基于检索增强生成（RAG）技术的红楼梦问答系统的完整实现。这个项目展示了如何将传统文学作品与现代AI技术相结合，为用户提供智能化的文学问答体验。

本项目实现了一个基于多智能体（Multi-Agent）和检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技术的客户支持系统。它利用 Python、LangChain 和 LangGraph 构建了一个能够处理各种旅行相关查询的对话式 AI，包括航班预订、租车、酒店预订和行程推荐。还有对接了woocommerce商城进行商品查询，文章查询，表单提交，订单查…

AgentChat 是一个基于 LLM 的智能体交流平台，内置默认 Agent 并支持用户自定义 Agent。通过多轮对话和任务协作，Agent 可以理解并协助完成复杂任务。项目集成 LangChain、Function Call、MCP 协议、RAG、Memory、Milvus 和 ElasticSearch 等技术，实现高效的知识检索与工具调用，使用 FastAPI 构建高性能后端服务。

基于大语言模型的RAG项目，分别实现了基于文本和知识图谱的RAG

医学中文RAG项目，使用langchain+milvus，支持快速一键式部署，支持无缝领域迁移

实战案例：从 0 到 1 搭建 LLM 智能简历筛选 Agent 系统（设计+实现）- code by claude code + kimi

在本项目中模拟健康档案私有知识库构建和检索全流程，通过一份代码实现了同时支持多种大模型（如OpenAI、阿里通义千问等）的RAG（检索增强生成）功能:(1)离线步骤:文档加载->文档切分->向量化->灌入向量数据库；在线步骤:获取用户问题->用户问题向量化->检索向量数据库->将检索结果和用户问题填入prompt模版->用最终的prompt调用LLM->由LLM生成回复

AIGC-interview/CV-interview/LLMs-interview面试问题与答案集合仓，同时包含工作和科研过程中的新想法、新问题、新资源与新项目

程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Simplified Chinese only).

基于langchain框架构建的rag小项目

极客时间RAG训练营，RAG 10大组件全面拆解，4个实操项目吃透 RAG 全流程。正如刘焕勇老师所言：RAG的落地，往往是面向业务做RAG，而不是反过来面向RAG做业务。这就是为什么我们需要针对不同场景、不同问题做针对性的调整、优化和定制化。魔鬼全在细节中，我们深入进去探究。

一个简单的多模态RAG项目

企业RAG技术实战项目（简历项目）

《大模型白盒子构建指南》：一个全手搓的Tiny-Universe

This is a multi agent tutorial based on the CAMEL framework, aimed at understanding how to build an Agent Society from the ground up!

🔍大模型应用开发实战一：RAG 技术全栈指南，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/all-in-rag/

📚 《从零开始构建智能体》——从零开始的智能体原理与实践教程

🎮 An open-source game speed modifier.[一款开源的游戏变速器]

Question and Answer based on Anything.

Unified Efficient Fine-Tuning of 100+ LLMs & VLMs (ACL 2024)

An Easy-to-use, Scalable and High-performance RLHF Framework based on Ray (PPO & GRPO & REINFORCE++ & vLLM & Ray & Dynamic Sampling & Async Agentic RL)

动手学Ollama，CPU玩转大模型部署，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/handy-ollama/

LexiLaw - 中文法律大模型

🧑‍🚀 全世界最好的LLM资料总结（语音视频生成、Agent、辅助编程、数据处理、模型训练、模型推理、o1 模型、MCP、小语言模型、视觉语言模型） | Summary of the world's best LLM resources.