프로젝트 소개

AI Engineering Hub는 대형 언어 모델을 활용한 빌드를 위한 실습 튜토리얼과 예제 프로젝트를 수집한 교육용 저장소입니다. README는 프레임워크가 아닌 난이도 순으로 자료를 구성해 진입점을 선택하기 쉽게 합니다. 초급 프로젝트는 단일 컴포넌트에 중점을 둡니다: 비전 모델을 기반으로 한 로컬 OCR 애플리케이션, 가시적 추론 기능을 갖춘 채팅 인터페이스, 문서나 GitHub 저장소를 대상으로 하는 단순 RAG 파이프라인, 웹사이트를 API로 변환하거나 뉴스 요약 생성 같은 간단한 유틸리티 등이 포함됩니다. 중급 프로젝트는 여러 컴포넌트를 결합합니다. 연구, 콘텐츠 기획, 브랜드 모니터링 및 예약을 위한 에이전트 워크플로우; 실시간 음성 봇과 미팅 노트 생성기 같은 음성 및 오디오 애플리케이션; 스프레드시트, 코드, 복잡한 문서를 대상은 더 고급 RAG 설정; 오디오와 웹사이트 대상 멀티모달 RAG; 웹 검색, 비디오, 음성, 데이터 오케스트레이션을 위한 Model Context Protocol(MCP) 예시 대량 세트; 모델 비교 및 평가 프로젝트 등입니다. 고급 프로젝트는 파인튜닝과 추론 모델 구축, 스크래치부터 구현하는 트랜스포머, 멀티 에이전트 연구 및 브라우저 자동화 시스템, 심층 MCP 인프라 통합, 프로덕션 지향 문서 파이프라인, 인용문과 생성 오디오를 갖춘 NotebookLM 스타일 애플리케이션을 다룹니다. Python 기초부터 프로덕션 AI까지 이어지는 학습 경로로서의 로드맵 문서가 제공됩니다. 저장소는 MIT 라이선스 하에 있으며 풀 리퀘스트를 통해 기여를 받을 수 있습니다. 이는 단일 설치형 라이브러리가 아니라 adapting할 수 있는 실행 가능한 참조 구현체를 원하는 학습자, 실무자, 연구자를 대상으로 합니다.