Repolode
Предложить
patchy631

patchy631/ai-engineering-hub

Коллекция из более чем 90 практических проектов-уроков по LLM, RAG-пайплайнам и AI-агентам, сгруппированных по уровню сложности.

Открыть на GitHubСайт
Звёзды
41,269
Форки
6,586
Открытые issues
133
Последний коммит
6 дней назад

Что это?

AI Engineering Hub — это коллекция готовых к запуску учебных проектов по работе с большими языковыми моделями. Проекты сгруппированы по уровням: начальный, средний и продвинутый. Они охватывают такие темы, как локальные чат-интерфейсы, OCR с использованием моделей компьютерного зрения, RAG по документам, RAG для аудио и видео, а также мультиагентные сценарии на фреймворках CrewAI, LlamaIndex и AutoGen.

Значительная часть проектов посвящена интеграциям с MCP (Model Context Protocol), памяти агентов и сравнению моделей — например, оценке моделей рассуждения друг относительно друга. Многие проекты используют размещённые API таких провайдеров, как DeepSeek, Gemini и AssemblyAI, а в других применяются локальные модели через Ollama.

Каждый проект находится в отдельной папке со своим кодом, поэтому можно выбрать урок с учётом текущего уровня и запустить его независимо от остальных.

Ключевые возможности

  • 01Объединяет в одном репозитории проекты по LLM, RAG и AI-агентам.
  • 02Проекты сгруппированы по уровням: начальный, средний и продвинутый.
  • 03Включает примеры OCR, голосовых решений и мультимодального RAG.
  • 04Содержит несколько реализаций MCP-серверов и клиентов.
  • 05Каждый урок самодостаточен и находится в отдельной папке.

Сценарии использования

  • Изучение RAG на практике: создание работающего чат-приложения для общения с документами.
  • Изучение интеграции агентских фреймворков, таких как CrewAI и AutoGen.
  • Сравнение качества ответов разных LLM на одной и той же задаче.
  • Поиск шаблона для интеграции инструментов на базе MCP.

Что важно знать

  • В README нет единой команды установки: для каждого проекта в коллекции предусмотрен свой способ настройки.

В подборках

Open source фреймворки и приложения для ИИ-агентовMCP-серверы

Темы

#llm#rag#ai-agents#tutorial#mcp#jupyter-notebook#machine-learning#agents#ai#llms

Частые вопросы

Что такое ai-engineering-hub?
Коллекция из более чем 90 практических проектов-уроков по LLM, RAG-пайплайнам и AI-агентам, сгруппированных по уровню сложности. AI Engineering Hub — это коллекция готовых к запуску учебных проектов по работе с большими языковыми моделями. Проекты сгруппированы по уровням: начальный, средний и продвинутый. Они охватывают такие темы, как локальные чат-интерфейсы, OCR с использованием моделей компьютерного зрения, RAG по документам, RAG для аудио и видео, а также мультиагентные сценарии на фреймворках CrewAI, LlamaIndex и AutoGen.
ai-engineering-hub можно использовать бесплатно? Какая у него лицензия?
ai-engineering-hub распространяется с открытым исходным кодом под лицензией MIT. Перед использованием в коммерческих продуктах проверьте условия лицензии.
ai-engineering-hub всё ещё поддерживается?
Активно поддерживается. Последний коммит в ai-engineering-hub — 1 нояб. 2026 г..
Для чего можно использовать ai-engineering-hub?
Изучение RAG на практике: создание работающего чат-приложения для общения с документами. Изучение интеграции агентских фреймворков, таких как CrewAI и AutoGen. Сравнение качества ответов разных LLM на одной и той же задаче. Поиск шаблона для интеграции инструментов на базе MCP.
Где скачать ai-engineering-hub?
Исходный код и инструкции по установке — на GitHub: https://github.com/patchy631/ai-engineering-hub

Описание создано ИИ на основе README проекта. Статистика GitHub обновляется ежедневно.

Похожие проекты

ben1234560 / AiLearning-Theory-Applying

Учебный репозиторий на китайском языке: основы математики для ИИ, машинное и глубокое обучение, Transformer, BERT и разборы конкурсных задач с пояснениями к коду и датасетами.

Обучающие материалы#machine-learning#deep-learning#nlp
3,6 тыс.476Jupyter NotebookMITОбновлён 20 дней назад