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Amazon Bedrock生成式AI应用示例集

Amazon Bedrock 生成式AI RAG 模型评估语言模型 Github 开源项目

项目展示了多个Amazon Bedrock生成式AI应用实例，包括文档摘要、RAG问答、图像生成等。提供Python和.NET两种实现，并集成Streamlit前端，方便快速验证概念。这些示例为开发者提供了丰富的参考，有助于构建创新AI解决方案。

Github

Huggingface

介绍相关项目

applied-ai-engineering-samples - Google Cloud AI工程资源，参考指南、蓝图和代码示例

GithubGoogle CloudVertex AI人工智能代码示例基础设施开源项目

这个开源项目提供了Google Cloud应用AI工程的参考资料，包括Vertex AI生成式AI模型的使用指南和Google Cloud AI/ML基础设施的最佳实践。项目包含代码示例、实践实验和蓝图，旨在帮助开发者更好地利用Google Cloud的AI能力，适用于大规模AI/ML工作负载。

document-ai-samples - Google Cloud Document AI 应用示例与工具集

Document AIGithubGoogle Cloud开源项目文档分析机器学习样本代码

本项目汇集了多个Google Cloud Document AI应用示例和工具。涵盖文档分析、分类和搜索等功能，包括Google Drive集成、仓库处理、批量导入和内容审核等实用工具。还提供PDF处理、语言提取和表格数据提取等功能示例。项目中的Web应用演示支持表单、发票和OCR处理。这些资源有助于开发者学习和实践Document AI技术。

llm-applications - 构建基于RAG的LLM应用的教程

AnyscaleGithubOpenAIRAG-based LLM开源项目性能优化生产

本教程详细展示如何从零基础开发和部署基于检索增强生成(RAG)的LLM应用程序，并使用Anyscale技术优化其性能。揭示如何综合开发、调整各关键组件、评估性能，并高效地进行服务上线，确保应用的卓越性能和极致的扩展性。

crewAI-quickstart - CrewAI开发模板和指南库加速智能系统构建

AI工具CrewAIGithub代码模板开发者指南开源项目快速入门

crewAI-quickstart项目集成了丰富的CrewAI开发资源，包括基础应用模板、多种工具集成示例和GUI开发框架。项目提供即用型代码片段和本地LLM部署方案，支持开发者快速构建智能系统。作为开源项目，它鼓励社区贡献，持续完善CrewAI生态。

GPTflix - 构建基于OpenAI和Pinecone DB的QA机器人教程

GPTflixGithubOpenAIPineconeQA机器人Streamlit开源项目

该教程介绍了如何使用OpenAI、Pinecone DB和Streamlit构建QA机器人，包括文本准备、嵌入生成、索引设置和前端应用搭建。项目提供了知识检索系统的基础框架，是初学者的理想练习项目，包含详细步骤和代码示例，帮助快速掌握相关技术。

RAG-Survey - AI内容生成中的增强检索方法全面指南

AI生成内容GithubRAGRetrieval-Augmented Generation大型语言模型开源项目知识增强

深入探索增强检索技术如何推动AI内容生成的进步。RAG-Survey项目综合最新研究，涵盖查询基准、潜在表达式和逻辑基础RAG等多种方法，持续更新其调研报告和文献库。项目专注于提升检索增强生成模型，精准高效地应用于开放域问答、代码生成等多个AI领域。

vertex-ai-samples - Google Cloud Vertex AI的机器学习与生成式AI示例资源

GithubGoogle CloudVertex AI开源项目机器学习模型开发生成式AI

此仓库包含用于演示如何使用、开发和管理Google Cloud Vertex AI平台的笔记本、代码示例和应用程序。无论是Vertex AI初学者，还是有经验的机器学习从业者，都可以在这里找到相关资源。用户可以探索、学习并贡献内容，以充分发挥机器学习的潜力。笔记本可以在Colab或Vertex AI Workbench中运行，方便用户详细了解每个服务的使用方法。

aws-ai-ml-workshop-kr - AWS人工智能与机器学习韩语学习资源库

AI/MLAWSGithubSageMaker开源项目机器学习深度学习

此项目是AWS AI/ML韩语学习资源库，包含多类示例代码，涵盖AI服务、应用AI、SageMaker、集成应用及生成式AI等领域。提供丰富学习材料和实践案例，适合不同水平的开发者深入了解AWS AI/ML服务。资源包括自学指南和实际应用示例，全面支持韩语用户学习和应用AWS人工智能技术。项目还包括AWS Neuron相关示例，涉及Inferentia和Tranium等技术，为开发者提供更广泛的AWS AI基础设施应用知识。资源库采用Apache 2.0许可证，鼓励社区贡献，但目前正在完善外部贡献机制。

Teammate AI Services - GenAI应用开发的迭代式提示工程平台

AI工具GenAILLMRAG开源AI模型提示工程

Teammate AI Services为开发者提供迭代式提示工程和RAG开发工具，涵盖GenAI开发全生命周期。平台包括敏捷提示开发（Lang）、无代码RAG构建（Aug）、LLM可观察性（Intel）和开源模型API（Infer）等功能。通过整合提示、RAG和模型配置于单一API，简化了GenAI应用的开发和管理流程，有助于提升输出质量和准确性。

amazon-sagemaker-examples - 详解Amazon SageMaker在机器学习模型构建、训练与部署方面的应用示例

Amazon SageMakerGithub地理空间能力开源项目机器学习真实检测自动化学习

该项目包含一系列Jupyter笔记本示例，展示了如何利用Amazon SageMaker进行机器学习模型的构建、训练与部署。示例覆盖多种功能，包括地理空间分析、数据标注工作流和机器学习应用实践，适合希望全面了解Amazon SageMaker功能的开发者。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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