Hands-On Large Language Models
✨O'Reilly《Hands-On Large Language Models》官方代码库，包含12章核心内容与Bonus章节，涵盖Tokens、Transformer、RAG、微调等主题。提供300+插图与可运行的Jupyter Notebook，支持Colab与本地环境。
自然语言处理RAG大语言模型
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AI Engineering Hub
✨包含93+个生产级示例的综合AI工程资源库，提供LLM应用、RAG系统、AI Agent开发及MCP协议的深度教程与可运行代码实现，覆盖从初级到高级的完整学习路径。
其他大语言模型MCP
Awesome-RAG-Reasoning 资源集合
✨一个精选的资源集合，专注于检索增强生成(RAG)与推理在大型语言模型和智能体中的融合研究，包含学术论文、工具和实现方案。
文档教程与资源PythonRAG
RAGBook 笔记本：面向生产的大语言模型实践教程
✨Towards AI出版的"Building LLMs for Production"书籍配套的Jupyter笔记本集合，涵盖RAG、LLM、提示工程、微调等核心技术的实践教程。
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Awesome-LLM-Long-Context-Modeling 大语言模型长上下文建模精选资源
✨精选的大语言模型长上下文建模领域的论文和博客资源库，涵盖高效Transformer、长度外推、长期记忆、检索增强生成及评估方法。
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