Sumanth077/Hands-On-AI-Engineering

这是什么？

动手实践 AI 工程 是一个精选的实用、生产就绪的 AI 项目集合。它是一个单一仓库，你可以在其中找到涵盖多个 AI 领域的工作示例——从自动化任务的 AI 代理，到读取文档、理解音频、处理图像和视频、使用你自己的数据回答问题（RAG）的系统，甚至为专业任务微调模型。

每个项目都包含完整的代码、设置说明和文档，因此你可以边做边学，并将代码调整用于实际应用。

里面有什么？

README 将项目分为以下几类：

• AI 代理 — 最大的部分。这些是自主程序，可以执行诸如研究主题、分析财务、预订旅行、监控品牌、审查代码等任务。许多使用多个专业代理协同工作。
• OCR — 从图像和文档中提取结构化数据的工具，例如收据、手写处方或数学公式。
• 音频 — 用于转录、翻译和理解音频的项目，包括接听电话的语音代理。
• 多模态 — 结合视觉、视频和语言的系统，例如总结 YouTube 视频、从图像中提取文本或回答关于图表的问题。
• RAG 应用 — 检索增强生成系统，允许你针对自己的文档、网站或知识库提问，答案基于源材料。
• 微调 — 一个在特定任务上训练模型的示例（将自然语言转换为库存数据库的 SQL 查询）。

README 中强调的主要特点

• 边做边学 — 每个项目都有完整的代码和说明。
• 生产就绪 — 项目遵循最佳实践，并旨在可调整。
• 多样化的用例 — 从简单的 OCR 到多代理工作流。
• 多个模型提供商 — 使用 OpenAI、Anthropic、Google 和开源模型。
• 活跃的社区 — 定期更新并添加新项目。

如何贡献

该项目欢迎贡献。要添加项目：

1. 阅读贡献指南（链接为 CONTRIBUTING.md）。
2. 创建一个 issue，提出你的项目或改进建议。
3. 将你的项目放在正确的类别文件夹中。
4. 提交拉取请求（每个 PR 一个项目）。

每个项目必须包含一个全面的 README.md、一个 requirements.txt 或 pyproject.toml，以及一个用于 API 密钥的 .env.example。文件夹名称应使用 snake_case。

许可证

该仓库根据 MIT 许可证 授权（参见 LICENSE 文件）。

谁维护它？

它由 AI 工程社区（链接到通讯）构建，并由 Sumanth 维护（联系方式：sumanth@devable.ai）。

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以上所有细节均直接取自 README。没有添加超出其所述的功能或事实。