🚀SQLBot：基于大模型和 RAG 的智能问数系统 🤖用自然语言直接提问数据库 📊 一句话生成SQL查询，SQLBot让数据分析更简单！ 👉 #AI# #数据分析# #SQL# #Data#

🔥 想做 AI Agent 最烦的不是调模型，而是 RAG、记忆、评估、部署、数据库这些东西全都散在不同教程里，拼起来非常累。 最近发现一个神器：Oracle 官方整理的 oracle-ai-developer-hub。 GitHub： 1️⃣ 完整 AI 应用示例提供 Agentic RAG、金融 AI Agent、自然语言查询电商数据库等真实落地案例。 2️⃣ Notebook 实战演示手把手演示 RAG、Hybrid Search、Agent Reasoning、Agent Memory 等核心做法。 3️⃣ 企业级混合数据处理把向量、关键词、图、JSON、关系型数据放到同一个数据库场景里讲，告别玩具版 RAG。 4️⃣ 从 RAG 到多 Agent Workshop提供完整 Workshop，按步骤动手跑一遍，帮你系统性从 RAG 进阶到多 Agent。 5️⃣ 多框架记忆型 Agent 示例包含 OpenAI Agents SDK、Claude Agent SDK、LangGraph 等不同框架的记忆型 Agent 实现。 适合特别想把 AI Agent 做得更像生产系统，而不是只停留在聊天 demo 的人收藏使用。

想学 AI 工程的话 别一直收藏提示词了 今天这个仓库可以看 ai engineering from scratch 适合那种已经会调 API 但想继续往 RAG Agent 部署 真实项目走的人 说白了就是 从玩 AI 慢慢变成能做 AI 产品

个人知识库的天花板来了！ GitHub这个 LLM Wiki 项目已经2800+ Star，彻底把普通RAG甩在身后！ 它不是每次都“重新检索”的废物模式， 而是让AI直接帮你增量构建一个真正的结构化Wiki —— 知识编译一次，就持续进化、越用越聪明！ 真正牛的几个点： ① 四信号知识图谱：自动建立高质量关联，不是乱连 ② Louvain社区检测：自动发现知识簇，帮你找到自己都没意识到的盲区 ③ Chrome一键剪藏：看到好网页直接扔进知识库 ④ 完美兼容Obsidian：三栏布局，颜值和体验都在线 做研究、写笔记、搞个人知识管理的朋友，这项目真的值得冲！ GitHub： 想把自己的大脑变成“活的第二大脑”的，这波必须收藏！

这个项目基本把当下最值得关注的开源 AI 资源全部整理完毕 全部是行业标杆，从各种底层训练框架PyTorch、JAX，再到DeepSeek、Gemma前沿开放模型然后Ollama 这些本地部署工具，一路覆盖到 RAG 检索、Agent 框架、AI 安全、生产部署，每个方向都帮你选好了代表性项目，省去了自己大海捞针的时间。

Misa发现了2026 最火的本地 AI 聊天工具 Open WebUI GitHub已经135k+ stars 而且完全免费 ✅免费无限用 ✅界面比ChatGPT还丝滑好看 ✅支持语音聊天、上传文件智能分析、RAG搜文档，想聊多久聊多久～ 最香的是： 所有对话和数据全在自己手里 零隐私风险，再也不用担心审查 AI新手可冲 你们还在云端给OpenAI交智商税吗 快来本地解放吧 #Ai# #Ai教程# #免费Ai# #Ai小白#

如果我要在90天内找到一份20万美元的AI工程师工作，我不会去读学位。 我会精通这10个GitHub仓库。 1. awesome-llm-apps 生产级AI指南。RAG、智能体、多模态应用，附完整代码。10.6万+ stars。 仓库 → 2. LangChain 基础框架。被Klarna、Replit、Elastic及2026年大多数AI创业公司用于生产环境。 仓库 → 3. LangGraph 驱动生产智能体的编排层。资深AI工程师岗位描述中的必备技能。 仓库 → 4. CrewAI 多智能体协调。财富500强团队首选框架。 仓库 → 5. Ollama 在自己机器上运行任何开源LLM。学习模型工作原理的最快方式。 仓库 → 6. awesome-mcp-servers MCP是2026年所有主流AI实验室采用的标准。掌握它让你领先99%的工程师。 仓库 → 7. Qdrant 大规模生产RAG使用的向量数据库。嵌入和语义搜索是AI岗位的必需技能。 仓库 → 8. AI-Agents-for-Beginners 微软免费12课程，教建立智能体。真实代码、真实练习、真实面试准备。 仓库 → 9. system-design-primer 生产级AI就是系统设计。FAANG工程师用来面试准备的仓库。 仓库 → 10. awesome-claude-code 这个工具的使用指南，现被FAANG、OpenAI、Anthropic及大多数YC创业公司内部使用。 仓库 →

这个免费的 GitHub AI课 比大多数 $999 的AI课程都要好！ 你能 $0 拿到的内容（含金量爆表）👇 📖 10 大核心章节总结 基础模型 / 训练 / 评估 / 提示词 / RAG / Agent / 微调 / 数据集 / 推理 / 架构 📝 每章的深度学习笔记 不是表面，而是真能拿去工作的那种 🔗 AI 工程资源 + 工具框架精选 直接告诉你行业里的人都用什么 💬 真实生产提示词示例 大厂怎么写，你就怎么学 📊 公司级案例研究 LinkedIn、DoorDash、Uber、Google 的实践 🧠 你真正需要的 ML 理论清单 数学、概念、逻辑全部帮你抠出来 ⚠️ AI 偏差与安全入门 搞工程的必须懂的“坑在哪” 🛠️ 好玩的工程工具 比如 ChatGPT / Claude 对话热图生成器 GitHub仓库：

GitHub 上一个 7.4w star 的项目，最近刷屏了。 项目名字叫 generative-ai-for-beginners，是微软官方推出的生成式 AI 入门课程。 我本来以为又是那种“看起来很全、实际全是概念”的合集，结果点进去看了两节，直接被惊艳到。 这不是东拼西凑的博客整理，而是真正按照 「怎么一步步做出 AI 应用」 的逻辑来设计的课程体系。 它从 Prompt Engineering 开始教你怎么和模型高效对话、如何精准控制输出；然后自然过渡到 RAG、向量数据库、Fine-tuning、AI Agent、安全等内容。 顺序特别重要。 很多人学 AI 最大的痛苦不是学不会，而是一上来就被 RAG、MCP、Function Calling、Agent、LoRA 等一堆名词砸懵，完全不知道该先学什么、整个链路怎么串起来。 这个课程最牛的地方就在于，它把「为什么先学这个，后学那个」讲得特别清楚，每一节都有明确的 Learning Goals，不会让你学着学着就迷路。 更关键的是——它极度注重实操。 几乎每节都配了 Jupyter Notebook，打开就能跑。你改几个 Prompt，调一下 temperature、top_p，模型输出立刻变化；RAG 那部分更是手把手带你： • 如何切分本地文档 • 如何生成 Embedding • 如何存入向量数据库 • 如何检索 + 喂给模型生成答案 后面 Fine-tuning 讲 LoRA 轻量微调，Agent 部分演示模型如何调用工具完成多步任务。 刷到后面你会突然明白：现在市面上很多 AI 产品，本质上就是把这些模块聪明地拼在一起而已。 最离谱的是，这套课程完全免费，还有中文翻译。 现在很多人一想学 AI，第一反应就是去报各种付费课。但很多付费课其实也是把官方文档换个说法重新讲一遍。 而微软自己做的这套体系化内容，反而更适合想真正从零构建知识框架的人。 我的建议是： 如果你想系统地学生成式 AI，与其每天刷碎片信息、被各种新名词牵着鼻子走，不如直接把这个仓库从头过一遍。 至少你脑子里会先有一张清晰的地图。 仓库地址： 强烈推荐给正在学 AI 的朋友

会用 Claude 聊天，不等于会做 LLM 工程。 这两件事之间的距离，比大多数人想象的远。 2026 年，"会用 AI"已经是基本门槛，不是护城河。 真正的护城河是：能设计、部署、监控一个生产级 AI 系统。 这需要的不只是会写 prompt。 从聊天到生产，你需要补上这几段距离： 提示工程 → 上下文工程 不是写更好的 prompt，是设计信息如何进入模型、以什么格式、在什么时机。 本地跑通 → 生产部署 延迟、并发、成本控制、降级策略——这些在 demo 里不存在，在生产里全是问题。 单次调用 → 可观测系统 你不知道模型在哪个请求上出了问题，就没办法系统性地改进它。 RAG 原型 → 检索工程 向量搜索只是起点。重排序、混合检索、上下文压缩，每一层都影响最终质量。 单 Agent → 多 Agent 协作 任务分解、状态管理、错误恢复——这是分布式系统问题，不是 prompt 问题。 "能设计 AI 系统"的人，永远比"会用 AI 工具"的人稀缺。 稀缺才有溢价。