LlamaFarm 是一个开源框架，专注于构建基于检索增强（RAG）和智能代理的AI应用。它内置了默认方案（本地模型 Ollama、向量存储 Chroma），但架构完全可扩展，支持随时替换运行时、数据库和解析器，无需重写代码。| #框架

主要特点：
- 本地优先体验，一条命令行工具（lf）管理项目、数据集和对话
- 生产级架构，支持配置驱动、模式校验的项目管理
- 灵活定制的RAG流水线，YAML配置即可轻松调整
- 集成多种AI运行时，支持本地模型和云端API无缝切换
- 丰富的CLI命令，实现项目初始化、数据上传、处理及聊天
- 提供OpenAI格式兼容的REST API，方便集成到各种应用

支持 macOS、Linux 和 Windows，安装便捷，助力开发者快速搭建强大AI系统。
#资源参考 #工具 #RAG #LLM

GitHub

GitHub - llama-farm/llamafarm: Deploy any AI model, agent, database, RAG, and pipeline locally or remotely in minutes

Deploy any AI model, agent, database, RAG, and pipeline locally or remotely in minutes - llama-farm/llamafarm

AI工程不断迭代升级，想掌握LLM、RAG和智能代理的实战技巧？

AI Engineering Hub 是一个集深度教程与实战案例于一体的开源项目，覆盖大语言模型、检索增强生成、AI代理等前沿内容。无论你是入门者、开发者还是研究者，都能在这里找到丰富资源，助力项目落地和技能提升。

主要特色：
- 系统讲解大型语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术
- 丰富的AI智能代理实战案例，展示真实业务应用
- 详细示例代码，方便快速上手和二次开发
- 免费数据科学电子书赠送，涵盖150+核心课程，订阅即得
#资源参考 #AI Engineering Hub #LLM #RAG #AI前沿内容

GitHub

GitHub - patchy631/ai-engineering-hub: In-depth tutorials on LLMs, RAGs and real-world AI agent applications.

In-depth tutorials on LLMs, RAGs and real-world AI agent applications. - patchy631/ai-engineering-hub

Awesome AI Apps：一站式 AI 应用开发资源库，涵盖 RAG、agents、工作流等多种前沿实践，助力打造高效智能系统：

• 汇集 Google ADK、OpenAI Agents SDK、LangChain、LlamaIndex、Agno、CrewAI、AWS Strands 等主流 AI Agent 框架
• 多层级示例覆盖：从快速入门 Starter Agents（邮件助手、任务管理、天气机器人）到实用 Simple Agents（财经监控、日程助手、数据库对话）
• MCP（Model Context Protocol）方案示例：文档语义检索、GitHub 代码库分析、知识问答多场景应用
• RAG（检索增强生成）案例丰富，支持多文档对话、简历优化、PDF 分析、OCR 处理等
• 复杂端到端流程示范：多阶段深度研究、社交媒体及招聘分析、AI 趋势挖掘、会议演讲稿自动生成、金融数据预测服务
• 完整开发环境准备与安装说明，项目均含详细文档，适合不同水平开发者快速上手
• 社区开放贡献，持续更新，MIT 开源协议保障自由使用与改造

持续探索 AI Agent 与 LLM 驱动应用的多样可能，打造可复用、可扩展的智能系统架构，推动 AI 实践落地与创新。
#资源参考 #AIAgent #LLM #AI开发资源库

GitHub

GitHub - Arindam200/awesome-ai-apps: A collection of projects showcasing RAG, agents, workflows, and other AI use cases

A collection of projects showcasing RAG, agents, workflows, and other AI use cases - Arindam200/awesome-ai-apps

The Ultra-Scale Playbook 是 Hugging Face 科研团队 nanotron 发布的一份权威指南，专注于大规模 LLM 训练的最佳实践与底层技术，适合所有希望掌握大规模分布式训练核心方法的研发者。

• 内容详尽：246 页精美排版 PDF，系统讲解 DeepSeek-V3 模型训练，涵盖 5D 并行、ZeRO 优化、快速计算核、计算与通信重叠及瓶颈分析。
• 丰富工具：集成理论解析、交互式图表、4000+ 次扩展实验及音频讲解，帮助理解复杂概念与实际应用。
• 开放资源：配合 nanotron 开源库（Nanotron、Picotron）及 Hugging Face 平台，促进高效分布式训练生态构建。
• 订阅获取：完整 PDF 通过 Hugging Face PRO 订阅提供，详见 hf.co/nanotron。
• 社区认可：被业界专家盛赞为分布式训练领域的“黄金级”读物，助力学术与工业界加速创新。
#资源参考 #LLM