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AI Engineering Hub 是一个教育性仓库，汇集了用于构建大语言模型的动手教程和示例项目。README 按难度而非框架组织材料，这使得选择入门点变得容易。 初级项目侧重于单个组件：基于视觉模型的本地 OCR 应用、带有可见推理的聊天界面、简单的检索增强生成（RAG）管道（针对文档或 GitHub 仓库），以及一些小工具，例如将网站转换为 API 或生成新闻摘要。 中级项目结合多个组件。它们包括用于研究、内容规划、品牌监控和预订的代理工作流；语音和音频应用，如实时语音机器人和会议记录生成器；更高级的 RAG 设置（针对电子表格、代码和复杂文档）；音频和网站的多模态 RAG；大量的 Model Context Protocol（MCP）示例，用于网页搜索、视频、语音和数据编排；以及若干并排的模型比较和评估项目。 高级项目涵盖微调和推理模型构建、从零实现 Transformer、多智能体研究和浏览器自动化系统、更深层的 MCP 基础设施集成、面向生产的文档管道，以及带有引用和生成音频的 NotebookLM 风格应用。提供了一份路线图文档，作为从 Python 基础到生产级 AI 的学习路径。 该仓库采用 MIT 许可证，并通过拉取请求接受贡献。它面向希望获得可运行的参考实现以供适用的学习者、从业者和研究者，而不仅仅是一个可安装的库。