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解決的問題

它提供了一套全面的程式碼範例與指南，協助開發者使用 Together AI 平台來實作開源 AI 模型。它填補了從「擁有模型存取權」到「了解如何構建複雜且可投入生產的 AI 工作流程」之間的鴻溝。

運作方式

該專案被組織為一本 Jupyter notebooks 與程式碼片段的「食譜」。開發者可以複製這些食譜來實作特定的 AI 模式，例如代理工作流程、微調策略以及檢索增強生成 (RAG) 管線，所有這些都與 Together AI API 進行互動。

目標受眾

想要使用開源模型構建應用程式，且需要進階 LLM 技術之實用、可執行範例的開發者與 AI 工程師。

重點特色

• 代理工作流程 (Agentic Workflows)：包含序列、平行、迴圈與協調器子任務代理的範例，以及與 LangGraph、PydanticAI 和 DSPy 等框架的整合。
• 進階微調 (Advanced Fine-tuning)：關於 LoRA、DPO (偏好微調)、持續微調，以及針對推理、函數呼叫與視覺語言模型的專業微調指南。
• RAG 與搜尋 (RAG & Search)：實作情境化 RAG、多模態 RAG 以及帶有重排序 (reranking) 的語意搜尋。
• 多模態視覺 (Multimodal Vision)：使用視覺語言模型進行 OCR、2D/3D 接地 (grounding)、影片理解與文件解析的食譜。