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全面收集高质量的AI代码样本、学习资源和概念验证实现。该存储库旨在帮助开发人员学习、实验和构建现代人工智能技术。
🌟 里面是什么
该存储库分为三个主要部分：
📚 学习
教育材料和分步教程涵盖：
- 基础 -核心AI/ML概念
- LLM工作流 -使用大型语言模型
- 嵌入 -向量嵌入与相似性搜索
- 检索增强生成 -检索增强生成系统
- 代理 -自主AI代理
- MCP服务器 -模型上下文协议实现
📖 文档
综合指南和参考资料：
- 指南 -如何指导和演练
- 最佳实践 -推荐的模式和实践
- 建筑 -系统设计模式
- API参考资料 -工具和库文档
- 故障排除 -常见问题和解决方案
- 资源 -精心策划的外部资源
🔬 POC
概念验证实施证明：
- LLM工作流模式
- 基于嵌入的应用程序
- RAG系统实施
- AI代理架构
- MCP服务器示例
- 现实世界的自动化
- 第三方集成
🚀 快速开始
-
克隆存储库
git clone https://github.com/sumitparakh/ai-samples.git cd ai-samples -
选择你的道路
-
设置您的环境
- 请参阅 开发设置指南
- 配置API密钥
- 安装特定示例的依赖项
💻 语言支持
示例和实现：
- 🟨 JavaScript -具有async/await的现代JS
- 🔷 TypeScript -类型安全实现
- 🦀 锈 -高性能示例
- 🐍 python -全面的教程和POC
🎯 涵盖的主题
-
大型语言模型（LLMs）
- 快速工程
- 函数调用
- 流媒体响应
- 多步骤工作流程
-
嵌入和矢量搜索
- 文本嵌入
- 语义搜索
- 矢量数据库
- 相似性度量
-
检索增强生成（RAG）
- 文档处理
- 检索策略
- 上下文注入
- 高级RAG图案
-
AI代理
- ReAct代理人
- 工具使用代理
- 多智能体系统
- 规划和执行
-
模型上下文协议（MCP）
- 服务器实现
- 工具定义
- 资源管理
- 客户端集成
-
实际应用
- 自动化工作流程
- 内容生成
- 数据处理
- 服务集成
📋 先决条件
- 基本编程知识（Python、JavaScript/TypeScript或Rust）
- 了解API和HTTP请求
- 熟悉异步编程
- 人工智能服务的API密钥（OpenAI、Anthropic等）
请参阅 入门指南 了解详细的先决条件。
🤝 贡献
我们欢迎捐款！您是否愿意：
- 添加新的学习材料
- 共享POC实施
- 改进文档
- 报告错误或建议功能
请阅读我们的 贡献指南 开始吧。
📚 学习路径
初学者：
中级：
高级：
- 学习 体系结构模式
- 构建自定义实现
- 向存储库做出贡献
🔗 实用链接
⚠️ 重要说明
- 永远不要提交API密钥 -使用环境变量
- 监控API使用情况 -注意成本
- 简单开始 -从基本示例开始
- 阅读文档 -每个POC都有自己的README
📜 许可证
此存储库是开源的。有关详细信息，请参阅许可证文件。
🌟 保持更新
此存储库不断更新：
- 新的学习材料
- 最新的人工智能模式和实践
- 更新POC实施
- 社区贡献
星⭐ 此存储库保持更新！
💬 社区
- 问题 -报告错误或请求功能
- 讨论 -提出问题并分享想法
- 拉取请求 -贡献您的实现
🙏 致谢
感谢所有贡献者和人工智能社区分享知识和最佳实践。
快乐学习与建设！ 🚀
