Building-Business-Ready-Generative-AI-Systems

手把手搭建企业级生成式AI系统，从代码到实战一步到位

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署搜索知识 🍴 复刻 55 🐛 待处理 3 👀 关注 6

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 176

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，MIT许可证，代码完全免费，可自行部署使用。

项目预览

Building-Business-Ready-Generative-AI-Systems 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类搜索知识

开发团队Denis2054

GitHubhttps://github.com/Denis2054/Building-Business-Ready-Generative-AI-Systems

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，MIT许可证，代码完全免费，可自行部署使用。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Jupyter Notebook

技术栈/模型agentic-ai,ai-agents,ai-architecture,chain-of-thought,context-engineering,deepseek-r1,enterprise-ai,generative-ai-systems,human-centered-ai,llms,multi-agent-systems,multimodal-ai,rag

GitHub 星标★ 176

上线时间2024-12-12 00:00:00

代码更新2026-02-11

仓库体积50.3 MB

本站数据更新2026-11-08

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数5

项目介绍

这是一个从零开始构建企业级生成式AI系统的完整代码仓库，旨在帮助开发者掌握架构设计和实现高级AI控制器、智能代理以及动态RAG（检索增强生成）框架。项目通过多个实际应用案例，展示了如何在不同业务场景中落地生成式AI技术，解决企业在部署AI时面临的系统集成、知识管理和自动化决策等问题。核心能力包括：提供模块化的代码结构，便于理解和复用；演示如何将大语言模型与外部工具、知识库结合，构建健壮的AI工作流；涵盖从数据准备、模型调用到结果优化的全链路实践。适合希望深入学习企业级AI系统架构的开发者，以及需要快速搭建原型的技术团队。