27.4K Star！这个LLM应用宝库让你秒变AI全栈高手，RAG和AI Agent一网打尽！

想要快速入门LLM应用开发？想要了解最新的RAG和AI Agent技术？这个收获27.4K Star的开源项目集合了当下最热门的LLM应用案例，从简单的PDF对话到复杂的多智能体系统应该有尽有。无论你是AI开发新手还是经验丰富的工程师，这里都能找到适合你的项目！

核心亮点

🚀 全方位覆盖:

从基础的文档对话到复杂的AI Agent，从本地部署到云端服务，应有尽有

🔥 最新技术集成:

支持OpenAI、Anthropic、Google等主流大模型，以及DeepSeek、Qwen等开源模型

💡 实用性强:

每个项目都有详细文档和代码示例，快速上手无压力

🌟 持续更新:

活跃的社区支持，定期更新最新的LLM应用案例

🎓 学习友好:

完整的教程和文档，适合不同水平的开发者

技术架构

类别	支持的技术/框架
大语言模型	OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini、DeepSeek、Qwen、Llama
开发框架	LangChain、LlamaIndex、Semantic Kernel
部署方式	本地部署、云端服务
应用类型	RAG系统、AI Agent、多智能体系统、记忆增强型应用

精选应用案例

AI智能助手系列

客服智能助手: 自动处理客户询问，提供24/7服务支持
投资分析助手: 结合市场数据进行智能投资分析和建议
法律咨询助手: 提供初步法律建议和文件审查
招聘助手团队: 自动筛选简历、安排面试、评估候选人
健康规划助手: 个性化饮食和运动计划制定

RAG应用实践

自主RAG系统: 智能文档理解和问答系统
混合搜索RAG: 结合向量搜索和关键词搜索的增强检索系统
本地化RAG部署: 使用Llama等开源模型的私有化部署方案
数据库路由RAG: 智能数据库查询和信息检索系统

特色功能展示

# RAG系统示例代码
from langchain import OpenAI, RAGChain
from langchain.vectorstores import Chroma

# 初始化RAG系统
llm = OpenAI(temperature=0)
rag_chain = RAGChain.from_llm(
    llm=llm,
    vectorstore=Chroma(),
    return_source_documents=True
)

# 查询示例
response = rag_chain.run("如何实现一个基础的RAG系统？")

应用场景

企业知识库建设: 构建智能文档管理和检索系统
客户服务升级: 部署智能客服系统，提升服务效率
研发效能提升: 代码审查、bug分析、文档生成自动化
数据分析增强: 智能数据分析和报告生成
个人助理定制: 打造个性化的AI助理服务

特性	Awesome-LLM-Apps	LangChain	AutoGPT
应用范围	全面	框架为主	Agent为主
使用难度	低	中	高
部署复杂度	低	中	高
社区活跃度	高	高	中
文档完整性	优秀	优秀	一般

项目优势

完整生态: 从入门到进阶的完整应用体系
实用导向: 所有项目都是解决实际问题的可用方案
易于上手: 详细的文档和示例代码
活跃维护: 定期更新最新的LLM应用案例
社区支持: 大量开发者参与和反馈

快速开始

# 克隆项目
git clone https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps.git

# 安装依赖
cd awesome-llm-apps
pip install -r requirements.txt

# 运行示例应用
python examples/rag_demo.py

项目地址

https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

在这里插入图片描述

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
在这里插入图片描述

三、LLM大模型系列视频教程

在这里插入图片描述

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

在这里插入图片描述

五、AI产品经理大模型教程

在这里插入图片描述

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望