AIGC_Interview 是一个中文 AIGC（人工智能生成内容）领域求职百科全书，涵盖算法工程师、提示词工程师、产品经理等岗位的面经、必备基础知识、学习路径和资源索引。仓库以 Markdown 形式维护，持续更新，分类清晰，聚合了知乎、牛客、CSDN 等平台大量真实面试经验分享，是 AIGC 求职者的一站式参考资料。 ⚠️ 性质说明：这是一个资料整理型…
仓库攻略
8 篇 · 8 个项目 · RAG 检索增强 · tom · 工程化
zoteroarxivdaily 是一个零成本、零安装的 arXiv 论文每日推荐工具，通过 fork 该 GitHub 仓库并配置 GitHub Actions，即可每天自动根据你 Zotero 书架中的论文主题，推荐当日新提交的 arXiv（及 bioRxiv、medRxiv）论文，生成带有 AI TL;DR 的邮件发送到你的邮箱。 整个流程跑在 Git…
AI4Paper 是一款面向科研人员的 Zotero 插件（XPI），也是配套的网页应用（app.ai4paper.pro）。它把 AI 能力深度嵌入 Zotero 阅读器，覆盖找文献 → 读文献 → 写综述的完整科研流程。 核心理念：「让天下没有难读的 Paper，让天下没有难做的科研」。所有 AI 功能都基于真实文献（RAG），答案可溯源到原始论文，不凭…
Pathway llmapp 是一套开箱即用的 RAG（检索增强生成）与 AI 流水线云模板集合。它基于 Pathway Live Data Framework，核心解决"数据源实时变化 → RAG 系统如何及时感知并更新索引"这个问题。与传统 VectorDB（如 Pinecone、Milvus）需要独立 ETL 管道不同，Pathway 在内存中直接处理…
LLMEngineersHandbook 是 Packt 出版社配套 GitHub 仓库，支撑一本同名实战书籍（Amazon/ Packt 有售）。与其说是"仓库"，不如说是一套完整的 LLM 工程最佳实践参考实现：覆盖数据采集、LLM 训练、RAG 搭建、AWS 生产部署、监控和评测全链路，配有可直接运行的 Python 代码和 ZenML 流水线。 解决…
GraphRAG 是微软研究院开源的模块化图结构 RAG 系统，旨在解决传统向量 RAG 无法处理的"全数据集级别的推理问题"。 传统 RAG 靠向量相似度检索，擅长"找相似片段"，但对"这本小说里最核心的主题是什么"这类需要全局理解的问题力不从心——因为答案分散在大量段落中，向量召回永远只能覆盖局部。 GraphRAG 的核心思路：先用 LLM 将文档内容…
PixelRAG 是一个基于视觉渲染的 RAG（检索增强生成）系统，核心思想：把文档（网页、PDF）渲染成截图切片（screenshot tiles），再对图片做向量检索，而不是解析 HTML 提取文本。传统 RAG 丢掉的表格、图表、排版信息，在 PixelRAG 里完整保留，读者模型可以直接"看"到原始视觉布局。 源自 Berkeley SkyLab、B…
ScrapeGraphAI 是一个基于 LLM 的 Python 爬虫库，用自然语言描述你想提取什么，它就能自动搞定——无需写 CSS 选择器、XPath，也无需分析网页结构。它背后的设计逻辑是把网页 scraping 当作一个有向图（Graph）来执行：LLM 作为图节点之间的"路由器"，决定如何遍历页面、提取什么数据。 简单说：你告诉它要什么，它用 LL…