awesome-generative-ai-guide

一站式生成式AI资源合集，涵盖最新研究论文、面试题、免费课程和实战notebook，由Aishwarya Naresh Reganti维护。内容持续更新，包含Applied LLMs Mastery等免费课程和多个学习路线图，适合初学者系统学习及求职准备。项目采用MIT许可，可自由使用。

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生成式 AI（Generative AI）正经历飞速发展，本仓库旨在作为一个综合中心，汇聚生成式 AI 研究的最新动态、面试资料、Notebooks 等内容！

探索以下资源：

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祝你学习愉快！

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探索我们在 AI 应用开发各个层面推荐的最喜爱 AI 工具。点击此处了解更多。

:speaker: 公告

新：OpenClaw Mastery for Everyone 现已上线并支持认证！（点击此处）
AI Evals for Everyone 课程现已上线并支持认证！（点击此处）
Applied LLMs Mastery 完整课程内容已发布！！！（点击此处）
学习 LLM 基础的 5 天路线图现已发布！（点击此处）
60 道常见 GenAI 面试题现已发布！（点击此处）
ICLR 2024 论文摘要（点击此处）
免费 GenAI 课程列表（点击此处）
生成式 AI 资源与路线图

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[进行中] Applied LLMs Mastery 2024

加入 1000+ 名学员，踏上为期 10 周的旅程，深入探索 LLM 在多种用例中的应用。

课程网站链接

[2024 年 2 月] 报名仍开放，点击此处注册

🗓️*第 1 周 [2024 年 1 月 15 日]*：LLM 实用入门

应用 LLM 基础
真实世界的 LLM 用例
领域与任务适配方法

🗓️*第 2 周 [2024 年 1 月 22 日]*：提示工程与 Prompt Engineering

基本提示原则
提示的类型
应用、风险与高级提示

🗓️*第 3 周 [2024 年 1 月 29 日]*：LLM 微调 (Fine-tuning)

微调基础
微调类型
微调挑战

🗓️*第 4 周 [2024 年 2 月 5 日]*：RAG（检索增强生成）

理解 LLM 中 RAG 的概念
RAG 的关键组件
高级 RAG 方法

🗓️*第 5 周 [2024 年 2 月 12 日]*：构建 LLM 应用的工具

微调工具
RAG 工具
可观测性、提示、服务、向量搜索等工具

🗓️*第 6 周 [2024 年 2 月 19 日]*：评估技术

评估类型
常见评估基准
常用指标

🗓️*第 7 周 [2024 年 2 月 26 日]*：构建你自己的 LLM 应用

LLM 应用的组成部分
端到端构建你自己的 LLM 应用

🗓️*第 8 周 [2024 年 3 月 4 日]*：高级特性与部署

LLM 生命周期与 LLMOps
LLM 监控与可观测性
部署策略

🗓️*第 9 周 [2024 年 3 月 11 日]*：LLM 面临的挑战

扩展挑战
行为挑战
未来方向

🗓️*第 10 周 [2024 年 3 月 18 日]*：新兴研究趋势

更小但性能更强的模型
多模态模型
LLM 对齐

🗓️*第 11 周 Bonus* [2024 年 3 月 25 日]***：基础*

生成式模型基础
自注意力机制与 Transformer（自注意力架构）
用于语言的神经网络

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:computer: 面试准备

按主题分类的问题：

常见 GenAI 面试题
提示与提示工程 (Prompt Engineering)
模型微调 (Fine-Tuning)
模型评估
GenAI 的 MLOps
生成式模型基础
最新研究趋势

GenAI 系统设计（即将推出）：

设计一个基于 LLM 的搜索引擎
构建一个客户支持聊天机器人
构建一个用自然语言与数据交互的系统
构建一个 AI 副驾驶 (Co-pilot)
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
为电子商务构建自动化产品描述与图像生成系统

:notebook: 代码 Notebooks

RAG 教程

AWS Bedrock Workshop 教程 Amazon Web Services
LangChain 教程 gkamradt
用于生产的 LLM 应用 ray-project
LLM 教程 Ollama
LLM Hub mallahyari
RAG Cookbook CAMEL-AI

微调教程

LLM 微调教程 ashishpatel26
PEFT 示例 notebooks by Hugging Face
免费的 LLM 微调 Notebooks Youssef Hosni

综合性 LLM 代码仓库

LLM-PlayLab 本 PlayLab 包含众多使用 Transformer 模型构建的项目

:black_nib: 贡献指南

如果你想向本仓库添加内容或发现问题，欢迎提交 PR，并确保将其放置在相关章节或分类的正确位置。

:pushpin: 引用我们

引用本指南时，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]

** 本部分由赞助商提供。我们不对该产品/服务进行背书或保证，且不对其使用产生的任何问题负责。请自行评估和使用。

安全与防护工具

OWASP Agent Memory Guard - OWASP 官方参考实现，用于防御 AI agent 记忆投毒（来自 OWASP Agentic AI 系统 Top 10 的 ASI06）。提供写入前扫描、读取前验证以及 agent 记忆的审计日志功能。

开源项目aishwaryanr2026-06-19原文

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LLM 基础与原理

构建 LLM 应用

Prompt Engineering (提示工程)、RAG 与微调 (Fine-tuning)

评估

多模态

Agent

其他

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按主题分类的问题：

GenAI 系统设计（即将推出）：

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RAG 教程

微调教程

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