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⭐ 🔖 awesome-generative-ai-guide

生成式 AI（Generative AI）正在快速发展，本仓库是获取生成式 AI 研究动态、面试资料、Notebook 等资源的综合枢纽！

探索以下资源：

1. 每月最佳 GenAI 论文清单
2. GenAI 面试资源
3. Applied LLMs Mastery 2024（由 Aishwarya Naresh Reganti 创建）课程资料
4. Generative AI Genius 2024（由 Aishwarya Naresh Reganti 创建）课程资料
5. AI Evals for Everyone（由 Aishwarya Naresh Reganti & Kiriti Badam 创建）- 获取认证！
6. [全新] OpenClaw Mastery for Everyone（由 Aishwarya Reganti & Kiriti Badam 创建）- 获取认证！
7. 全部 GenAI 相关免费课程清单（收录 90+ 门）
8. 用于开发生成式 AI 应用的代码仓库/Notebook 清单

我们会定期更新本仓库，敬请关注最新内容！

祝学习愉快！

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⭐ 顶级 AI 工具清单

探索我们精选的 AI 工具，覆盖 AI 应用开发的各个层面。点击此处了解更多。

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🔈 公告

• 全新：OpenClaw Mastery for Everyone 现已上线，支持认证！（点此查看)
• AI Evals for Everyone 课程现已上线，支持认证！（点此查看)
• Applied LLMs Mastery 完整课程内容已发布！！！（点此查看)
• 5 天 LLM 基础学习路线图现已发布！（点此查看)
• 60 道常见 GenAI 面试题现已发布！（点此查看)
• ICLR 2024 论文摘要（点此查看)
• 免费 GenAI 课程清单（点此查看)
• 生成式 AI 资源与学习路线图
  • 3 天 RAG 学习路线图
  • 5 天 LLM 基础学习路线图
  • 5 天 LLM Agent 学习路线图
  • Agents 101 指南
  • 多模态 LLM（MM LLMs）入门
  • LLM Lingo 系列：常用 LLM 术语及其通俗定义

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🎓 课程

[进行中] Applied LLMs Mastery 2024

加入 1000+ 名学员，开启为期 10 周的探索之旅，深入 LLM 在各类用例中的应用

链接至课程网站

[2024 年 2 月] 报名仍在进行中，点此报名

🗓️*Week 1 [Jan 15 2024]*: LLM 实践入门

• 应用型 LLM 基础
• 真实世界 LLM 用例
• 领域与任务适配方法

🗓️*Week 2 [Jan 22 2024]*: 提示词（Prompting）与提示工程（Prompt Engineering）

• 提示词基本原则
• 提示词类型
• 应用、风险与高级提示技巧

🗓️*Week 3 [Jan 29 2024]*: LLM 微调（Fine-tuning）

• 微调基础
• 微调类型
• 微调挑战

🗓️*Week 4 [Feb 5 2024]*: RAG（检索增强生成，Retrieval-Augmented Generation）

• 理解 LLM 中的 RAG 概念
• RAG 核心组件
• 高级 RAG 方法

🗓️*Week 5 [ Feb 12 2024]*: 构建 LLM 应用的工具

• 微调工具
• RAG 工具
• 可观测性、提示、Serving、向量检索等工具

🗓️*Week 6 [Feb 19 2024]*: 评估技术

• 评估类型
• 常用评估基准
• 常用指标

🗓️*Week 7 [Feb 26 2024]*: 构建你自己的 LLM 应用

• LLM 应用组件
• 端到端构建你自己的 LLM 应用

🗓️*Week 8 [March 4 2024]*: 高级功能与部署

• LLM 生命周期与 LLMOps
• LLM 监控与可观测性
• 部署策略

🗓️*Week 9 [March 11 2024]*: LLM 相关挑战

• 扩展性挑战
• 行为层面挑战
• 未来方向

🗓️*Week 10 [March 18 2024]*: 新兴研究趋势

• 更小且性能更强的模型
• 多模态模型
• LLM 对齐（Alignment）

🗓️*Week 11 *Bonus* [March 25 2024]*: 基础

• 生成模型基础
• 自注意力与 Transformer
• 语言神经网络

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📖 免费 GenAI 课程清单

LLM 基础与入门

1. 大语言模型（Large Language Models） by ETH Zurich

2. 理解大语言模型（Understanding Large Language Models） by Princeton

3. Transformers 课程 by Huggingface

4. NLP 课程 by Huggingface

5. CS324 - 大语言模型 by Stanford

6. 大语言模型生成式 AI（Generative AI with Large Language Models） by Coursera

7. 生成式 AI 入门（Introduction to Generative AI） by Coursera

8. 生成式 AI 基础（Generative AI Fundamentals） by Google Cloud

9. 5 日生成式 AI 强化课程（5-Day Gen AI Intensive Course） by Google & Kaggle

10. 大语言模型入门（Introduction to Large Language Models） by Google Cloud

11. 生成式 AI 入门（Introduction to Generative AI） by Google Cloud

12. 生成式 AI 概念（Generative AI Concepts） by DataCamp (Daniel Tedesco Data Lead @ Google)

13. 1 小时大语言模型（LLM）入门 by WeCloudData

14. 从零开始的 LLM 基础模型 | 入门（LLM Foundation Models from the Ground Up | Primer） by Databricks

15. 生成式 AI 详解（Generative AI Explained） by Nvidia

16. Transformer 模型与 BERT 模型 by Google Cloud

17. 面向决策者的生成式 AI 学习计划（Generative AI Learning Plan for Decision Makers） by AWS

18. 负责任 AI 入门（Introduction to Responsible AI） by Google Cloud

19. 生成式 AI 基础（Fundamentals of Generative AI） by Microsoft Azure

20. 生成式 AI 初学者指南（Generative AI for Beginners） by Microsoft

21. ChatGPT 初学者指南：人人都能用的终极用例（ChatGPT for Beginners: The Ultimate Use Cases for Everyone） by Udemy

22. [1 小时讲座] 大语言模型入门（[1hr Talk] Intro to Large Language Models） by Andrej Karpathy

23. 面向所有人的 ChatGPT（ChatGPT for Everyone） by Learn Prompting

24. 大语言模型（LLMs）（英语）(Large Language Models (LLMs) (In English)) by Kshitiz Verma (JK Lakshmipat University, Jaipur, India)

25. 生成式 AI 初学者指南（Generative AI for Beginners） By CodeKidz，基于 Microsoft 开源课程。

构建 LLM 应用（Building LLM Applications）

1. LLMOps：用大语言模型构建真实世界应用（LLMOps: Building Real-World Applications With Large Language Models） by Udacity

2. 全栈 LLM 训练营（Full Stack LLM Bootcamp） by FSDL

3. 生成式 AI 初学者指南（Generative AI for beginners） by Microsoft

4. 大语言模型：从应用到生产（Large Language Models: Application through Production） by Databricks

5. 生成式 AI 基础（Generative AI Foundations） by AWS

6. 生成式 AI 社区课程入门（Introduction to Generative AI Community Course） by ineuron

7. LLM University by Cohere

8. LLM Learning Lab by Lightning AI

9. 面向 LLM 应用开发的 LangChain（LangChain for LLM Application Development） by Deeplearning.AI

10. LLMOps by DeepLearning.AI

11. LLMOps 自动化测试（Automated Testing for LLMOps） by DeepLearning.AI

12. 使用 Amazon Bedrock 构建生成式 AI 应用（Building Generative AI Applications Using Amazon Bedrock） by AWS

13. 高效部署 LLM（Efficiently Serving LLMs） by DeepLearning.AI

14. 使用 ChatGPT API 构建系统（Building Systems with the ChatGPT API） by DeepLearning.AI

15. 基于 Amazon Bedrock 的无服务器 LLM 应用（Serverless LLM apps with Amazon Bedrock） by DeepLearning.AI

16. 使用向量数据库构建应用（Building Applications with Vector Databases） by DeepLearning.AI

17. LLMOps 自动化测试（Automated Testing for LLMOps） by DeepLearning.AI

18. 使用 LangChain.js 构建 LLM 应用（Build LLM Apps with LangChain.js） by DeepLearning.AI

19. 使用 Chroma 的高级检索（Advanced Retrieval for AI with Chroma） by DeepLearning.AI

20. 在 Azure 上运营 LLM（Operationalizing LLMs on Azure） by Coursera

21. 生成式 AI 完整课程 – Gemini Pro、OpenAI、Llama、Langchain、Pinecone、向量数据库等（Generative AI Full Course – Gemini Pro, OpenAI, Llama, Langchain, Pinecone, Vector Databases & More） by freeCodeCamp.org

22. 面向生产的 LLM 训练与微调（Training & Fine-Tuning LLMs for Production） by Activeloop

提示工程、RAG 与微调（Prompt Engineering, RAG and Fine-Tuning）

1. 生产环境中的 LangChain 与向量数据库（LangChain & Vector Databases in Production） by Activeloop

2. 基于人类反馈的强化学习（Reinforcement Learning from Human Feedback） by DeepLearning.AI

3. 使用向量数据库构建应用（Building Applications with Vector Databases） by DeepLearning.AI

4. 大语言模型微调（Finetuning Large Language Models） by Deeplearning.AI

5. LangChain：与你的数据对话（LangChain: Chat with Your Data） by Deeplearning.AI

6. 使用 ChatGPT API 构建系统（Building Systems with the ChatGPT API） by Deeplearning.AI

7. Llama 2 提示工程（Prompt Engineering with Llama 2） by Deeplearning.AI

8. 使用向量数据库构建应用（Building Applications with Vector Databases） by Deeplearning.AI

9. 面向开发者的 ChatGPT 提示工程（ChatGPT Prompt Engineering for Developers） by Deeplearning.AI

10. 高级 RAG 编排系列（Advanced RAG Orchestration series） by LlamaIndex

11. 提示工程专项课程（Prompt Engineering Specialization） by Coursera

12. 使用检索增强生成（RAG）增强你的 LLM（Augment your LLM Using Retrieval Augmented Generation） by Nvidia

13. 面向 RAG 的知识图谱（Knowledge Graphs for RAG） by Deeplearning.AI

14. Hugging Face 开源模型（Open Source Models with Hugging Face） by Deeplearning.AI

15. 向量数据库：从嵌入到应用（Vector Databases: from Embeddings to Applications） by Deeplearning.AI

16. 理解与应用文本嵌入（Understanding and Applying Text Embeddings） by Deeplearning.AI

17. 使用 LlamaIndex 的 JavaScript RAG Web 应用（JavaScript RAG Web Apps with LlamaIndex） by Deeplearning.AI

18. Hugging Face 量化基础（Quantization Fundamentals with Hugging Face） by Deeplearning.AI

19. 为 LLM 应用预处理非结构化数据（Preprocessing Unstructured Data for LLM Applications） by Deeplearning.AI

20. 使用 LangChain 与 LlamaIndex 实现生产级检索增强生成（Retrieval Augmented Generation for Production with LangChain & LlamaIndex） by Activeloop

21. 量化深入讲解（Quantization in Depth） by Deeplearning.AI

评估

1. 构建与评估高级 RAG 应用 by DeepLearning.AI
2. 使用 Weights and Biases 评估与调试生成式 AI 模型 by Deeplearning.AI
3. LLM 应用的质量与安全 by Deeplearning.AI
4. LLM 应用的红队测试 by Deeplearning.AI

多模态

1. 扩散模型原理 by DeepLearning.AI
2. 如何使用 Midjourney、AI Art 和 ChatGPT 打造精彩网站 by Brad Hussey
3. 使用 ChatGPT、DALL-E 和 GPT-4 构建 AI 应用 by Scrimba
4. 11-777：多模态机器学习 by Carnegie Mellon University
5. 视觉模型的提示工程 by Deeplearning.AI

智能体

1. 使用 LLM 构建 RAG 智能体 by Nvidia
2. LangChain 中的函数、工具与智能体 by Deeplearning.AI
3. LangGraph 中的 AI 智能体 by Deeplearning.AI
4. AutoGen 的 AI 智能体设计模式 by Deeplearning.AI
5. 使用 crewAI 构建多 AI 智能体系统 by Deeplearning.AI
6. 使用 LlamaIndex 构建智能体式 RAG by Deeplearning.AI
7. LLM 可观测性：智能体、工具与链 by Arize AI
8. 使用 LlamaIndex 构建智能体式 RAG by Deeplearning.AI
9. Amazon Bedrock 智能体工具与函数调用（操作指南） by AWS Developers
10. ChatGPT 与 Zapier：面向所有人的智能体式 AI by Coursera
11. 使用 AutoGen 的多智能体系统 by Victor Dibia [Book]
12. 大型语言模型智能体 MOOC，2024 年秋季 by Dawn Song & Xinyun Chen – 一门涵盖 LLM 智能体基础与高级主题的综合课程。
13. CS294/194-196 大型语言模型智能体 by UC Berkeley

其他

1. 避免 AI 危害 by Coursera
2. 制定 AI 政策 by Coursera

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📎 资源

• ICLR 2024 论文摘要

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💻 面试准备

按主题分类的问题：

1. 常见 GenAI 面试题
2. 提示词与提示工程
3. 模型微调
4. 模型评估
5. 生成式 AI 的 MLOps
6. 生成模型基础
7. 最新研究趋势

生成式 AI 系统设计（即将推出）：

1. 设计基于 LLM 的搜索引擎
2. 构建客户支持聊天机器人
3. 构建用于与你的数据进行自然语言交互的系统。
4. 构建 AI 副驾驶
5. 为多模态数据（文本、图像、表格、CSV 文件）设计自定义问答聊天机器人
6. 构建电商自动化商品描述与图像生成系统

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📓 代码笔记本

RAG 教程

• AWS Bedrock 工作坊教程 by Amazon Web Services
• Langchain 教程 by gkamradt
• 生产环境 LLM 应用 by ray-project
• LLM 教程 by Ollama
• LLM Hub by mallahyari
• RAG cookbook by CAMEL-AI

微调教程

• LLM 微调教程 by ashishpatel26
• PEFT example notebooks by Huggingface
• 免费 LLM 微调 Notebooks by Youssef Hosni

综合 LLM 代码仓库

• LLM-PlayLab 该 PlayLab 汇集了众多基于 Transformer 模型构建的项目
• RAG Techniques by Nir Diamant — 35+ 个可运行的 Jupyter notebook，涵盖高级 RAG 技术（分块、查询转换/HyDE、重排序、self-RAG、图 RAG、评估）
• GenAI Agents by Nir Diamant — 50+ 篇教程与参考实现，涵盖从简单机器人到多智能体系统的 GenAI 智能体构建

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✒️ 贡献

如果你想为仓库做贡献或发现任何问题，欢迎提交 PR，并确保内容放在正确的章节或分类中。

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📌 引用我们

如需引用本指南，请使用以下格式：

@article{areganti_generative_ai_guide,
author = {Reganti, Aishwarya Naresh},
journal = {https://github.com/aishwaryanr/awesome-generative-ai-resources},
month = {01},
title = {{Generative AI Guide}},
year = {2024}
}

许可证

[MIT License]

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安全与防护工具

• OWASP Agent Memory Guard - OWASP 官方参考实现，用于防御 AI 智能体记忆投毒（来自《OWASP 智能体 AI 系统十大风险》的 ASI06）。为智能体记忆提供写入前扫描、读取前验证与审计日志。