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本项目旨在分享大模型相关技术原理及实战经验（大模型工程化、大模型应用落地）。

基于 AI 智能体和 RAG 技术的精选 LLM 应用集合，支持 OpenAI、Anthropic、Gemini 及开源模型

《深入理解AI Agent：设计原理与工程实践》（李博杰着）开源主仓库：全书正文、编译版PDF与按章安装代码

O'Reilly书籍《动手玩转大语言模型》官方代码库

🤗 Transformers：面向文本、视觉、音频及多模态模型的尖端机器学习模型定义框架，支持推理与训练全流程。

LightRAG：简单快速的检索增强生成框架

一个使用大语言模型从非结构化文本中提取结构化信息的Python库，具备精确的源数据溯源和交互式可视化功能。

本仓库提供从基础到高级的各类生成式AI智能体技术教程与实现，是构建智能交互式AI系统的综合指南

高性能浏览器内 LLM 推理引擎

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支持Pydantic与大型语言模型协同工作的智能体框架/适配层

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大语言模型微调与强化学习 🦥 以2倍速度训练OpenAI gpt-oss、Qwen3、Llama 4、DeepSeek-R1、Gemma 3，节省70%显存

The Memory Layer for AI Agents - Drop-in memory infrastructure for AI agents and apps. Context that persists. Built for production.

使用单张4GB GPU实现AirLLM 70B推理

📄🧠 PageIndex：基于推理的RAG文档索引系统 （注：根据技术文档翻译规范，RAG保持英文缩写形式，因其在人工智能领域作为"Retrieval-Augmented Generation"的专有术语已被广泛接受；"Reasoning-based"采用"基于推理的"标准译法，准确体现技术特性；整体表述保持项目描述的专业性与简洁性）

大语言模型评估框架