generative-ai

一份资源，系统搞定生成式 AI 学习、实战与面试

开源 🏷️定价信息待确认 ✅ 目前可打开开源模型 🍴 复刻 646 👀 关注 42

访问官网 ↗ GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 2668

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️定价信息待确认

项目预览

项目数据

分类开源模型

开发团队genieincodebottle

官网地址https://aimlcompanion.ai

GitHubhttps://github.com/genieincodebottle/generative-ai

定价模式🏷️定价信息待确认

价格说明定价信息待确认

访问状态✅ 目前可打开

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Jupyter Notebook

技术栈/模型agentic-ai,agentic-framework,claude,gemini,genai,genai-usecase,generative-ai,interview-questions,langchain,langgraph,large-language-model,llm-agent,llm-evaluation,mcp,model-context-protocol,multimodal,n8n,n8n-workflow,openai-api,retrieval-augmented-generation

GitHub 星标★ 2668

上线时间2024-01-09 00:00:00

代码更新2026-11-09

仓库体积253.2 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数8

项目介绍

generative-ai 是一个综合性的生成式 AI 学习资源库，旨在帮助开发者系统掌握从基础到进阶的生成式 AI 技能。项目包含详细的学习路线图、实战项目、应用场景案例、面试准备和编程练习，覆盖 Claude、Gemini、LangChain、LangGraph 等主流工具和框架。它解决了生成式 AI 领域知识碎片化、学习路径不清晰的问题，通过结构化内容帮助用户快速上手并深入应用。核心能力包括：提供分阶段的学习路线，从提示工程到 Agent 开发；包含多个可运行的实战项目，如 RAG 应用、Agent 工作流；整理常见面试题和编码题，助力求职；并持续更新以跟进最新技术动态。整体上，这是一个面向开发者的高质量学习与参考资源集合。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 2668

技术标签

agentic-ai agentic-framework claude gemini genai

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：入门约 10 分钟部署方式：本地安装 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

可访问 GitHub 的网络环境
本地已安装 Git（用于克隆仓库）
可打开并运行 Jupyter Notebook 的环境（README 未明确版本要求）
浏览器（用于访问官网互动学习平台）

安装与启动步骤

1克隆仓库

把学习资源库拉到本地，README 未给出其他安装方式，克隆后即可浏览全部 Notebook 与文档。
```
git clone https://github.com/genieincodebottle/generative-ai.git
cd generative-ai
```
2查看学习路线图

先读 GenAI_Roadmap.md 明确学习路径，README 中同时提供了官网的互动版路线图链接。
3打开 Notebook 学习

用 Jupyter Notebook 或 JupyterLab 打开仓库中的 .ipynb 文件逐节练习，README 未指定具体启动命令。
4访问互动学习平台

README 推荐 AI-ML Companion 官网做可视化互动学习，含 28 条学习轨道与 400+ 模块。