优秀大型语言模型（LLM）应用的合集

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优秀大型语言模型（LLM）应用的合集



一个收集了使用OpenAI、Anthropic、Gemini及开源模型的优秀大型语言模型（LLM）应用的合集，涵盖了AI代理和基于检索增强生成（RAG）的应用。

这个「awesome-llm-apps」项目是由 Shubham Saboo 发起，在 GitHub 上拥有超过 50K 星 ⭐，是一个精选大型语言模型（LLM）应用的合集。它强调通过 Retrieval‑Augmented Generation（RAG）、AI 智能代理（Agents）、多智能体团队（Multi‑Agent）等方案，搭配 OpenAI、Anthropic、Google Gemini，以及 LLaMA 这类开源模型构建实用示例和教学案例

📚 项目结构与内容亮点

为什么很 “Awesome”？

  • 汇集了多领域的 LLM 应用案例：代码仓库分析、邮件助手、声音交互、客服机器人等
  • 涵盖 RAG、Agent、Memory、Fine‑tuning、Tool‑use 等多个经典方向。
  • 支持多种 AI 模型：商业接口（OpenAI、Anthropic、Gemini）与本地开源模型（例如 LLaMA/Qwen/DeepSeek）
  • 案例清晰、文档齐全，适合学习和上手开发。

主要模块

  1. Starter AI Agents：适合初学者，从“博客转播客”、“旅行代理”“图像诊断”等入门。
  2. Advanced AI Agents：进阶案例，如“系统架构顾问”“电影制作”“金融教练”等。
  3. Autonomous/Game Playing Agents：包括象棋、三维游戏的代理实现。
  4. Multi‑agent Teams：用多智能体协作解决竞品分析、教学、法律、招聘等任务。
  5. Voice AI Agents、MCP Agents、RAG 教程、Memory-enhanced Chat、Fine‑tuning 教程等。
  6. Chat-with-X 教程：和 GitHub、PDF、YouTube、Gmail、Substack、ArXiv 等服务聊天。
  7. Fine‑tuning：如 LLaMA 3.2 的微调教程

🚀 如何快速上手？

每个子项目都有 README，通常流程为：

git clone …/awesome-llm-apps
cd 某个子项目
pip install -r requirements.txt
# 阅读说明，运行示例

🧠 社区和维护情况

  • 活跃维护：社区频繁发布 PR 和 issue，也有近期更新（如补充 RAG 依赖、本地法律代理、Agent 教程等）。
  • 用户反馈：Reddit 上有人指出其中某些案例（如依赖 phidata.app）可能带有广告性质；也有人赞叹资源丰富，非常实用 。

“I set up one of these examples only to find out it requires me to login to something called phidata.app… these code examples are basically ads.”
— deviantkindle

“Upvoting this because it's so useful.…”
— jeremymorgan

✅ 总结

  • 定位：一个涵盖广泛、类型多样的 LLM 应用精选与教学合集。
  • 适合人群：想快速学习 Agent、RAG、Memory、多模态等方向的开发者。
  • 优点：覆盖全栈，文档完善，支持多模型和实战场景。
  • 注意点：部分项目可能依赖收费服务，需查看 README 了解依赖情况。

Github：https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps
油管：https://youtu.be/4aM4_SRLmqc


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