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GitHub 热榜项目 - 日榜(2025-11-22)生成于：2025-11-22共发现热门项目： 18 个榜单类型：日榜本期GitHub热榜显示AI应用开发仍是绝对主流，特别是RAG与AI智能体领域迎来重大突破。香港大学的LightRAG凭借简单高效的检索增强生成技术获得关注，而Google的ADK-Go和微软AI呼叫中心则推动智能体向实用化、代码优先方向发展。同时，向量数据库Milvus、开源记忆引擎Memori等基础设施项目热度不减，反映出行业正致力于解决AI应用的记忆、检索与控制核心问题。热点雷达与自动化工作流项目则体现了AI技术正深入舆情分析和日常

用 llm + SQLite 实现自然语言到 SQL 的智能转换：一个实战案例在日常开发中，我们经常需要从数据库中查询数据。但对非技术人员来说，写 SQL 查询语句可能是个“噩梦”。而随着大模型的兴起，将自然语言直接转化为 SQL 查询已成为现实。

从零开始：前端如何通过 `fetch` 调用大模型（详解）在现代 AI 应用开发中，我们经常需要在浏览器端直接调用大语言模型（LLM）的 API。虽然有 OpenAI SDK 等封装工具，但使用原生 fetch 发送 HTTP 请求是一种更灵活、可控且易于理解的方式。

【Java手搓RAGFlow】-9- RAG对话实现在前几章中，我们已经成功地将知识文档向量化并构建了高效的混合检索引擎。我们的知识库已经准备就绪，就像一座藏书丰富的图书馆。现在，万事俱备，只欠东风——是时候召唤我们的大语言模型（LLM），让它作为智慧的“图书管理员”，根据检索到的资料，与用户进行流畅的对话了。

全面掌握 AI Agent 30 个高频面试的问题与解答相关的核心知识点！本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。AI 智能体在现代自动化与智能系统中扮演的角色越来越重要，掌握其设计、部署与协作机制的专业人才也日益走俏。无论你是准备面试，还是希望深入了解这个前沿领域，扎实掌握智能体的核心知识都是必不可少的。

为什么调用 OpenAI Tools 后，还要再请求一次大模型？——从代码看 LLM 工具调用的本质在使用 OpenAI SDK（或兼容接口如 DeepSeek）实现外部工具调用时，你可能会写出类似下面这段代码：

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AI智能体(Agent)保姆级入门指南，零基础小白也能轻松上手本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。2025年，如果你还不知道什么是AI智能体(Agent)，那你可能正在错过一个时代。从自动驾驶到智能客服，从代码生成到你的专属AI助理，AI Agent正在以惊人的速度渗透到我们生活和工作的方方面面。

一文讲清：多模态学习：多模态融合 + 跨模态对齐多模态学习（Multimodal Learning）作为一项关键技术，通过综合处理文本、图像、音频、视频等多种数据模态，显著增强了模型对复杂信息的解析能力。

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产品经理必看！AI大模型上线前，如何确保它不会“胡言乱语”？本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。AI 大语言模型（LLM）因其强大的预测能力，可用于生成邮件、编写代码和回答复杂问题，但在它们带来便利的同时也伴随着风险。如果缺乏保护措施，LLMs 可能会生成不正确、有偏见甚至有害的输出。而**护栏（Guardrails）**的作用正是为此。通过控制输出和缓解漏洞，护栏可以确保 LLM 的安全性和负责任的部署。

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别再堆模型了！构建智能体系统，你需要掌握这8个核心要点本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。许多人以为，只要接入一个大模型，系统就能自动变得“智能”。但实际落地的时候才发现：

在本地部署DeepSeek‑R1‑0528 超大模型全流程指南！本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。DeepSeek-R1-0528 是一款表现优异的大规模开源推理模型，参数量达到 671B。虽然模型规模庞大，但通过极致的量化技术，它现在可以在配置合理的本地设备上运行。这一进展使得开发者和研究者无需依赖云服务，即可在本地部署强大的语言模型，实现私有化、安全性和效率的平衡。

手把手教你用LlamaIndex搭建RAG系统，让LLM告别“幻觉”，提升回答质量！本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。大型语言模型（LLMs）如ChatGPT和Llama在回答问题方面表现出色，但它们的知识仅限于训练时所使用的数据。它们无法访问私人数据，也无法在训练截止日期之后学习新知识。那么，主要问题是……我们如何扩展它们的知识呢？

循环神经网络RNN是什么？终于有人讲清楚了！一、循环神经网络基本概念循环神经网络（RNN）‌作为人工神经网络的一种，其核心特性在于能够处理具有时序依赖的数据。

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AlphaEvolve：基于 Gemini 的高级算法设计编程代理一篇5月份的老文转载AlphaEvolve 团队新型 AI 代理通过结合大型语言模型的创造力与自动化评估器，为数学和计算中的实际应用演化算法

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大模型平民化：3块钱、2小时，MiniMind开源项目全解析本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。印象里大模型参数动辄千亿万亿，训练成本更是天文数字，感觉像是普通人遥不可及的“屠龙之术”。但今天想跟你们聊个有意思的反例，一个叫 MiniMind 的开源项目，它反其道而行之，主打一个“大道至简”。

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大模型（Qwen3）训练实战：从零开始玩转LLaMA-Factory本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。这一篇来整体讲一下大模型的训练和微调，选用的大模型依然是大模型（Qwen3） ,训练和微调的框架使用的是LLaMA-Factory。

工程师学AI之第三篇03：线性代数点积运算助你理解大模型注意力机制本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。在AI的世界里万物皆向量，向量可以用统一的方式表示一切信息：图片-像素，文字-编码，声音-频率特征向量，文件-向量化。前文介绍了线性代数：标量、向量、矩阵、张量；矩阵乘法、转置、点积运算等基本知识。深度学习的本质就是数学运算，而向量和矩阵是基石。神经网络的前向传播、反向传播、梯度下降，都离不开向量和矩阵运算。

工程师学AI之第四篇：大模型的参数规模与哪些因素有关？本文较长，建议点赞收藏。更多AI大模型应用开发学习视频及资料，在智泊AI。本章我们开始学习大模型算法理论、网络结构及其工作原理，正式开始之前我们先关注几个问题，宏观上理解大模型的概貌。

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Jason Wei：2025年 AI 发展的三个核心理念斯坦福 AI 俱乐部专题演讲完整版转载大家好，我是 Jason Wei，现在在 Meta 超级智能实验室担任研究科学家。之前我在 OpenAI 工作了两年，在那里我参与了 01 和 Deep Research 的开发。再之前，我在 Google Brain 担任研究科学家，我的研究帮助推广了思维链提示（chain of thought prompting）、指令微调（instruction tuning）以及许多新兴现象。

LLM 四阶段和 Transformer 架构（四）LLM 的训练过程在阶段二中，我主要解释的是推理过程，即根据输入 token 预测下一个 token，这一篇补充下训练过程，如何修改那么多参数。