汇集大模型技术原理与实战经验的开源知识库，覆盖训练、推理、部署和工程化落地全流程，适合系统学习大模型应用开发。

面向零基础开发者的大模型应用开发教程，手把手带你用 LangChain 搭建 RAG 应用，从调用 API 到构建知识库问答系统。

低代码构建多智能体大模型应用的框架，把模型微调、知识库、数据流程等环节封装成简单接口，让开发者少写胶水代码就能搭出复杂 Agent 系统。

面向大模型的 React 组件库，专门处理流式输出中 Markdown 渲染不完整、代码块闪烁等问题，让聊天界面边生成边稳定显示。

面向大模型应用开发的 RAG 全栈实战教程，覆盖文本向量化、检索、重排与多模态等环节，手把手带你搭建检索增强生成系统。

Model Context Protocol 官方 Python SDK，用来快速搭建 MCP 服务端和客户端，让大模型应用以统一协议接入外部工具与数据源。

Model Context Protocol 官方 TypeScript SDK，用来快速搭建 MCP 服务端和客户端，让大模型应用以统一协议接入外部工具与数据源。

汇集土堆 PyTorch、李沐《动手学深度学习》、吴恩达深度学习和大模型 Agent 四套课程的中文笔记，适合系统入门深度学习与大模型应用开发。

面向 AI 产品构建者的入门课程，教你用 Vibe Coding 方式借助 GPT、DeepSeek 等大模型和低代码工具快速做出产品。

一套基于 LangChain 的 RAG 应用构建教程与代码集合，覆盖从基础检索增强到 Agentic RAG 的完整实现路径，帮你快速搭出带检索能力的问答机器人。

用 Python 构建并自动优化 LLM 应用的库，支持自动提示词调优、检索增强和 Agent 编排，帮开发者把大模型应用调得更准更省。

给 paperless-ngx 文档管理系统接上大模型，用 LLM 和视觉 OCR 自动识别扫描件内容、生成标题和标签，让文档数字化更省事。

用 Ruby 构建 LLM 应用和 AI Agent 的开发框架，提供向量检索、工具调用与多模型接入能力，让 Ruby 团队不必切换到 Python 也能搭建智能应用。

汇集各类 RAG（检索增强生成）框架、项目和资源的社区清单，方便快速找到并对比检索增强生成生态里的现成方案。

基于 LangGraph 的电商数仓智能问数 Agent，把自然语言转成 SQL 并流式展示查询结果，配套教程适合系统学习大模型应用落地。

轻量级 AI RSS 阅读器，用大模型自动摘要和筛选订阅内容，可一键部署到 GitHub Pages、Vercel、阿里云 ESA Pages 或 Docker 自托管。

用大模型自动从长视频里挑出精彩片段并剪成短视频，省去人工逐段回看的麻烦。

面向 Apple Foundation Models 框架的实战实验场，帮你在 iOS 和 macOS 上动手搭建、测试并评估端侧大模型应用。

用大语言模型抓取、聚合、过滤并重写 RSS 订阅源，再对外提供内容服务，适合做新闻聚合与内容改写实验。

用大模型批量模拟受访者来做问卷调查和市场研究，设计实验并分析结果，省去招募真实被试的成本。

一份精选的 LLMOps 工具清单，帮开发者快速找到大模型应用开发、部署、监控和评估各环节的趁手工具。

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