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手机网站最简单三个步骤,建筑人才网市场,海底捞oa管理系统,网络上哪里可以做推广简介 文章介绍了六款无代码LLM、智能体和RAG构建工具#xff1a;Sim#xff08;拖拽式UI平台#xff09;、Transformer Lab#xff08;LLM实验应用#xff09;、RAGFlow#xff08;深度文档理解引擎#xff09;、Llama Factory#xff08;模型训练微调工具#xff09…简介文章介绍了六款无代码LLM、智能体和RAG构建工具Sim拖拽式UI平台、Transformer LabLLM实验应用、RAGFlow深度文档理解引擎、Llama Factory模型训练微调工具、Anything LLM一体化AI应用和AutoAgent零代码智能体框架。所有工具均100%开源具有高GitHub星标支持无需编写代码即可构建AI应用适合开发者快速上手大模型相关项目。我们每周都会浏览和测试多个GitHub仓库以寻找对AI工程师有帮助的潜力项目。以下是我们在测试过程中发现的六款无代码LLM、智能体和RAG构建工具|Sim| 一个用于构建AI智能体工作流的拖拽式UISim AI是一个轻量级、用户友好的平台让每个人都能轻松创建AI智能体工作流。它支持所有主流LLM、MCP服务器、向量数据库等。100%开源拥有18k星标。 ||Transformer LabTransformer Lab 是一款用于实验大型语言模型LLM的应用支持训练、微调或聊天。提供一键式LLM下载如DeepSeek、Gemma等。具备拖拽式UI用于检索增强生成RAG。内置日志记录等功能。100%开源且本地运行检索增强生成RAG是一种技术通过结合外部知识库如向量数据库来增强LLM的响应使其能提供更准确、上下文相关的信息常用于问答或文档分析任务。这超出了基础数学范畴但理解其概念有助于掌握现代AI应用。|RAGFlowRAGFlow 是一款专为深度文档理解而设计的 RAG 引擎它让你能够基于复杂文档构建企业级的 RAG 工作流并提供可靠的引用支持。该工具支持多模态数据理解、网络搜索、深度研究等功能。它是 100% 开源的拥有超过 68,000 颗星标 |注RAGRetrieval-Augmented Generation检索增强生成是一种结合信息检索和文本生成的技术常用于提高大语言模型在特定任务如问答中的准确性和可靠性通过从外部知识库检索相关信息来辅助生成回答。|Llama Factory| LLaMA-Factory 让你无需编写任何代码就能训练和微调开源的大语言模型LLMs与视觉语言模型VLMs。它支持超过100种模型、多模态微调、PPO、DPO、实验跟踪等诸多功能该项目100%开源在GitHub上已获得62k颗星 |知识补充PPOProximal Policy Optimization近端策略优化一种强化学习算法常用于微调语言模型以优化特定目标如对话质量、安全性它通过限制策略更新的步长来确保训练稳定性。DPODirect Preference Optimization直接偏好优化一种更高效的强化学习方法直接利用人类偏好数据来微调模型避免了传统强化学习中复杂的奖励模型训练步骤。视觉语言模型VLMs指能够同时处理图像和文本的模型例如理解图像内容并生成相关描述是多模态AI的重要分支。|Anything LLM| 这款一体化AI应用让你能与文档对话、使用AI智能体它高度可配置、支持多用户且无需繁琐的设置。可以在你的电脑上本地运行100%开源拥有超过48k颗星 ||AutoAgentAutoAgent 是一个零代码框架让你能够使用自然语言构建和部署智能体。它具备以下特性通用大语言模型支持原生自管理向量数据库函数调用和ReAct交互模式100% 开源拥有超过 5k 星标注向量数据库是一种专门用于存储和高效检索向量如文本嵌入的数据库常用于AI应用中的相似性搜索。ReActReasoning and Acting是一种交互模式结合推理和行动步骤使智能体能更有效地处理复杂任务。如何系统的学习大模型 AI 由于新岗位的生产效率要优于被取代岗位的生产效率所以实际上整个社会的生产效率是提升的。但是具体到个人只能说是“最先掌握AI的人将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。这句话放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期都是一样的道理。我在一线互联网企业工作十余年里指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。我意识到有很多经验和知识值得分享给大家也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。一直在更新更多的大模型学习和面试资料已经上传带到CSDN的官方了有需要的朋友可以扫描下方二维码免费领取【保证100%免费】01.大模型风口已至月薪30K的AI岗正在批量诞生2025年大模型应用呈现爆发式增长根据工信部最新数据国内大模型相关岗位缺口达47万初级工程师平均薪资28K数据来源BOSS直聘报告70%企业存在能用模型不会调优的痛点真实案例某二本机械专业学员通过4个月系统学习成功拿到某AI医疗公司大模型优化岗offer薪资直接翻3倍02.大模型 AI 学习和面试资料1️⃣ 提示词工程把ChatGPT从玩具变成生产工具2️⃣ RAG系统让大模型精准输出行业知识3️⃣ 智能体开发用AutoGPT打造24小时数字员工熬了三个大夜整理的《AI进化工具包》送你✔️ 大厂内部LLM落地手册含58个真实案例✔️ 提示词设计模板库覆盖12大应用场景✔️ 私藏学习路径图0基础到项目实战仅需90天第一阶段10天初阶应用该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识对大模型 AI 的理解超过 95% 的人可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解别人只会和 AI 聊天而你能调教 AI并能用代码将大模型和业务衔接。大模型 AI 能干什么大模型是怎样获得「智能」的用好 AI 的核心心法大模型应用业务架构大模型应用技术架构代码示例向 GPT-3.5 灌入新知识提示工程的意义和核心思想Prompt 典型构成指令调优方法论思维链和思维树Prompt 攻击和防范…第二阶段30天高阶应用该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习学会构造私有知识库扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架抓住最新的技术进展适合 Python 和 JavaScript 程序员。为什么要做 RAG搭建一个简单的 ChatPDF检索的基础概念什么是向量表示Embeddings向量数据库与向量检索基于向量检索的 RAG搭建 RAG 系统的扩展知识混合检索与 RAG-Fusion 简介向量模型本地部署…第三阶段30天模型训练恭喜你如果学到这里你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作自己也能训练 GPT 了通过微调训练自己的垂直大模型能独立训练开源多模态大模型掌握更多技术方案。到此为止大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗为什么要做 RAG什么是模型什么是模型训练求解器 损失函数简介小实验2手写一个简单的神经网络并训练它什么是训练/预训练/微调/轻量化微调Transformer结构简介轻量化微调实验数据集的构建…第四阶段20天商业闭环对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知可以在云端和本地等多种环境下部署大模型找到适合自己的项目/创业方向做一名被 AI 武装的产品经理。硬件选型带你了解全球大模型使用国产大模型服务搭建 OpenAI 代理热身基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion在本地计算机运行大模型大模型的私有化部署基于 vLLM 部署大模型案例如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型部署一套开源 LLM 项目内容安全互联网信息服务算法备案…学习是一个过程只要学习就会有挑战。天道酬勤你越努力就会成为越优秀的自己。如果你能在15天内完成所有的任务那你堪称天才。然而如果你能完成 60-70% 的内容你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】