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生成式 AI (Generative AI) 资源库

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📚 目录

• 文档与学习资源
• 实用案例与项目

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📖 文档与学习资源

🎯 入门指南

• GenAI 路线图 - 完整的 GenAI 学习路径
• AI/ML 路线图 - 全面的 AI/ML 学习指南
• AI-ML Companion - 交互式 AI/ML 学习平台，包含 17 个轨道、250 多个模块、可视化教学、测验及实践编码（涵盖 ML 基础 → LLM → MLOps）
• GenAI 基础术语 - 关键术语与概念
• LLM 基础 - 大语言模型核心概念

🧠 核心概念与指南

• 向量嵌入（Vector Embeddings）指南 - 理解向量表示
• 提示工程（Prompt Engineering） - 构建有效的 Prompt
• AI 设计模式 - 25 个顶级 AI 设计模式
• 机器学习参考指南 - 机器学习速查手册

🏗️ 架构与技术栈

• GenAI 技术栈 - 技术栈概览
• LLM 提供商 - LLM 提供商对比
• 高级 RAG 决策流程 - RAG 架构指南
• GenAI 项目生命周期 - 端到端项目指南

☁️ 云平台指南

• AWS 上的 GenAI - AWS 实现 | GitHub | YouTube
• Azure 上的 GenAI - Azure 实现指南
• VertexAI 上的 GenAI - Google Cloud Vertex AI 指南

💼 职业与面试准备

• GenAI 面试问答 - 常见面试题
• Agentic AI 面试问答 - Agent 相关面试准备
• 90+ 多智能体 AI 面试问答 - 多智能体专题面试准备
• AI 角色与重要课题 - 职业发展路径与关键课题

🚀 生产环境与企业级应用

• GenAI 企业级生产检查清单 - 生产就绪指南

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🛠️ 实用案例与项目

🔍 检索增强生成 (RAG)

• 高级 RAG - 全面的 RAG 技术，包括智能体、图数据库、多模态以及 9 种高级模式（修正型 RAG、混合搜索、查询扩展等）
• 缓存增强生成 - 使用上下文缓存替代 RAG 以实现更快响应的方案

🤖 智能体 AI (Agentic AI) 与编排

• 智能体 AI - 使用 CrewAI 和 LangGraph 框架构建的多智能体系统
• AI 设计模式 - 25 种高级推理模式（思维链、ReAct、思维树、元提示等）
• MCP - 模型上下文协议 - 用于 LLM 工具与网络搜索互操作的标准协议
• 生产级多智能体内容审核系统 - 基于 AI 的多智能体内容审核系统（React 前端）
• 处理多智能体系统的延迟问题 - 如何应对多智能体系统中的延迟挑战

💬 对话式 AI

• 带记忆的聊天机器人 - 使用本地模型并具备持久化对话记忆的 PDF 聊天机器人
• 对话分析 - 全栈应用程序，用于分析客户反馈（React + FastAPI + PostgreSQL）

🔧 LLM 提供商与工具

• LLM 提供商 - 对比 OpenAI、Gemini、Claude、Groq 及本地模型（Ollama、HuggingFace）
• 嵌入模型（Embedding Models） - Google、OpenAI 和 HuggingFace 的向量嵌入指南

📊 数据与分析应用

• Text-to-SQL - 将自然语言转换为 SQL 查询并进行可视化
• 图数据库问答 (Graph Q&A) - 使用自然语言查询 Neo4j 图数据库
• 情感分析 - 分析客户通话记录的情感色彩与攻击性
• AI 聊天分析 - AI 聊天数据分析应用