Sumanth077/Hands-On-AI-Engineering

A curated collection of practical AI projects implementing OCR systems, RAG, AI agents, and other AI use cases.

이게 뭔가요?

Hands-On AI Engineering은 실용적이고 프로덕션 준비가 된 AI 프로젝트들을 선별해 모은 컬렉션입니다. AI 에이전트부터 문서 읽기, 오디오 이해, 이미지 및 비디오 처리, 자체 데이터 기반 질의응답(RAG), 특수 작업을 위한 모델 파인튜닝까지 다양한 AI 영역에서 작동하는 예제를 한 저장소에서 찾을 수 있습니다.

각 프로젝트에는 완전한 코드, 설정 지침, 문서가 포함되어 있어 직접 해보며 배우고 실제 환경에 맞게 코드를 수정할 수 있습니다.

안에 뭐가 있나요?

README는 프로젝트를 다음 카테고리로 구성합니다:

AI 에이전트 — 가장 큰 섹션입니다. 주제 조사, 재무 분석, 여행 예약, 브랜드 모니터링, 코드 리뷰 등의 작업을 수행하는 자율 프로그램입니다. 여러 전문 에이전트가 협력하는 경우가 많습니다.
OCR — 영수증, 손글씨 처방전, 수학 공식 등 이미지와 문서에서 구조화된 데이터를 추출하는 도구입니다.
오디오 — 전화에 응답하는 음성 에이전트를 포함해 오디오를 전사, 번역, 이해하는 프로젝트입니다.
멀티모달 — 비전, 비디오, 언어를 결합한 시스템으로, YouTube 비디오 요약, 이미지에서 텍스트 추출, 차트에 대한 질의응답 등이 포함됩니다.
RAG 애플리케이션 — 검색 증강 생성 시스템으로, 자체 문서, 웹사이트, 지식 베이스에 대해 질문하고 출처 자료에 근거한 답변을 제공합니다.
파인튜닝 — 특정 작업(자연어를 재고 데이터베이스용 SQL 쿼리로 변환)에 모델을 학습시키는 예제입니다.

README에서 강조하는 주요 특징

직접 해보며 배우기 — 모든 프로젝트에 완전한 코드와 지침이 있습니다.
프로덕션 준비 — 프로젝트는 모범 사례를 따르며 실제 환경에 적용할 수 있도록 설계되었습니다.
다양한 사용 사례 — 간단한 OCR부터 다중 에이전트 워크플로우까지.
다양한 모델 제공업체 — OpenAI, Anthropic, Google 및 오픈소스 모델을 사용합니다.
활발한 커뮤니티 — 정기적인 업데이트와 새로운 프로젝트가 추가됩니다.

기여 방법

프로젝트는 기여를 환영합니다. 프로젝트를 추가하려면:

기여 지침(CONTRIBUTING.md로 링크됨)을 읽으세요.
프로젝트나 개선 사항을 제안하는 이슈를 만드세요.
프로젝트를 올바른 카테고리 폴더에 넣으세요.
풀 리퀘스트를 제출하세요(PR당 프로젝트 하나).

각 프로젝트에는 포괄적인 README.md, requirements.txt 또는 pyproject.toml, API 키용 .env.example이 포함되어야 합니다. 폴더 이름은 snake_case를 사용해야 합니다.

라이선스

이 저장소는 MIT 라이선스에 따라 배포됩니다(LICENSE 파일 참조).

누가 유지하나요?

AI 엔지니어링 커뮤니티(뉴스레터와 연결됨)가 만들었고 Sumanth(연락처: sumanth@devable.ai)가 유지 관리합니다.

위의 모든 세부 사항은 README에서 직접 가져온 것입니다. 명시된 내용 외에 추가된 기능이나 사실은 없습니다.