llm_notebooks

照着跑通 AI 搜索与知识应用示例

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 21 🐛 待处理 1 👀 关注 3
访问官网 ↗ GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 117
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,Apache-2.0 许可证,完全免费,无付费版本。

项目预览

llm_notebooks 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qianniuspace
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,Apache-2.0 许可证,完全免费,无付费版本。
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Apache-2.0
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型agent,embeddings,gpt4,knowledge-graph,ollama,rag
GitHub 星标★ 117
上线时间2024-04-25 00:00:00
代码更新2024-06-03
仓库体积31.3 MB
本站数据更新2026-11-09
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

llm_notebooks 是一个 Jupyter Notebook 形式的 AI 应用示例合集,主要面向搜索和知识管理场景。它通过一系列可运行的 notebook 展示如何利用大语言模型构建实际应用,解决开发者从理论到落地的鸿沟问题。项目覆盖了检索增强生成、知识库问答、文档处理等核心能力,每个示例都配有完整代码和说明,方便开发者快速上手和二次开发。目前项目处于早期阶段,星标数不多,但内容结构清晰,适合作为学习参考。

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 ★ 117

核心亮点

  • 以 notebook 形式呈现,可直接运行调试,降低上手门槛
  • 聚焦搜索与知识场景,示例贴近实际业务需求
  • 代码结构清晰,便于理解 LLM 应用开发流程

不足之处

  • 项目处于早期,示例覆盖范围有限
  • 文档/社区待观察

适用场景

  • 学习 LLM 应用开发入门
  • 快速搭建知识库问答原型
  • 参考实现检索增强生成流程

替代项目

langchain-ai/langchain、run-llama/llama_index、openai/openai-cookbook

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