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1. langchain-in-action langchain-in-action Public

   Practical LangChain patterns and implementations for real-world LLM applications. 极客时间：LangChain实战课 - 这是LangChain框架早期设计的一系列重点模块的直接而清晰的示例和讲解。随着LangChain的快速演进，有些代码需要安装新的版本进行迭代。希望大家在快速浏览课程概念（仍有价值）的同时，…

   Python 731 241

2. rag-in-action rag-in-action Public

   End-to-end RAG system design, evaluation, and optimization. 极客时间RAG训练营，RAG 10大组件全面拆解，4个实操项目吃透 RAG 全流程。RAG的落地，往往是面向业务做RAG，而不是反过来面向RAG做业务。这就是为什么我们需要针对不同场景、不同问题做针对性的调整、优化和定制化。魔鬼全在细节中，我们深入进去探究。

   Jupyter Notebook 600 244

3. ai-agents ai-agents Public

   Introductory examples for building LLM-based AI agents. 异步图书：《大模型应用开发 动手做AI Agent》 - 这是一些非常简单的入门示例，重在引导新手入门，目前LLM开发领域发展很快，本书只是一个提纲挈领。更多的示例和代码大家可以去OpenAI Cookbook, LangChain Example中去挖掘。

   Jupyter Notebook 453 109

4. let-us-machine-learning let-us-machine-learning Public

   Machine Learning from scratch with practical examples. 极客时间：Machine Learning from Scratch（零基础实战机器学习）- 这套课程是我在传统机器学习时代，使用各种机器学习方法完成数据分析项目的尝试。这些经典机器学习方法不会过时，课程设计也算得上是认真而精彩。有些包的选择（如生存周期预测）已不大实用。

   Jupyter Notebook 223 157

5. llm-gpt llm-gpt Public

   From classic NLP to modern LLMs: building language models step by step. 异步图书：《 GPT图解 大模型是怎样构建的》- 这套代码是AI Coder出现之前，自己用纯手工搭建的一套简单有效的NLP经典算法集合。在大语言模型推动的AI Coder兴起之后，很少有机会再创作这么有“手工风”的代码了，不知道这是值得开心还是值得…

   Jupyter Notebook 189 56

6. chatgpt-briefing chatgpt-briefing Public

   A practical briefing on how ChatGPT works and how to use it effectively. 极客时间 - ChatGPT公开课 这是ChatGPT刚刚出现时，受极客时间邀请，给大家讲解ChatGPT原理和简单OpenAI API调用的Demo

   Python 109 57