AI應用大爆發！新手也能輕鬆入門的Awesome LLM Apps全攻略
哈囉各位台灣的朋友們！近年來AI人工智慧的發展真的是一日千里，尤其是大型語言模型 (Large Language Models, LLM) 的應用，更是讓人驚艷。你是不是也常常聽到 LLM、RAG、AI Agents 這些詞彙，卻覺得好像離自己很遙遠？別擔心！今天這篇文章就要帶你認識一個超棒的開源資源 – Awesome LLM Apps，讓你輕鬆入門，掌握AI應用的最新趨勢！
什麼是 Awesome LLM Apps？ (網址: 應該是 `https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps` 才對)
Awesome LLM Apps 是一個由 Shubham Saboo 維護的 GitHub 倉庫，它就像是一個精選的 LLM 應用程式展示櫃，收集了各式各樣基於 LLM、結合 RAG (Retrieval Augmented Generation，檢索增強生成) 和 AI Agents 的應用程式。更棒的是，這些應用程式大多是開源的，你可以直接拿來使用、修改，甚至貢獻自己的程式碼！
簡單來說，Awesome LLM Apps 就像是 LLM 應用程式的懶人包，讓你不用從頭開始，就能快速體驗 AI 的強大力量！
為什麼要關注 Awesome LLM Apps？
身為一個台灣的開發者、學生，甚至是對 AI 有興趣的民眾，Awesome LLM Apps 有以下幾個值得關注的理由：
- 掌握最新技術趨勢： LLM 的發展非常快速，Awesome LLM Apps 讓你隨時掌握最新的應用案例，例如：如何使用 OpenAI、Anthropic、Google Gemini 等模型，以及如何在本地端執行 DeepSeek、Qwen、Llama 等開源模型。
- 學習實用技能： 透過研究 Awesome LLM Apps 裡面的程式碼，你可以學習到如何將 LLM 應用於各種不同的領域，例如：客服、投資、法律、招募等等。
- 豐富的學習資源： 每個應用程式通常都會附帶詳細的
README.md說明文件，讓你更容易理解程式碼的運作方式，以及如何進行設定和執行。 - 參與開源社群： 你可以透過貢獻自己的程式碼、提出 issue、或是參與討論，與全球的 AI 開發者交流學習。
LLM、RAG、AI Agents 是什麼？ 初學者友善解釋
在深入介紹 Awesome LLM Apps 之前，我們先來簡單認識一下幾個關鍵概念：
- LLM (Large Language Model)： 大型語言模型，簡單來說就是一種可以理解和生成人類語言的 AI 模型。常見的 LLM 包括 OpenAI 的 GPT 系列、Google 的 Gemini、Meta 的 Llama 等等。
- RAG (Retrieval Augmented Generation)： 檢索增強生成，是一種結合資訊檢索和 LLM 的技術。它的運作方式是先從外部知識庫檢索相關資訊，然後將這些資訊提供給 LLM，讓 LLM 能夠生成更準確、更豐富的內容。舉例來說，如果你要用 LLM 回答一個關於台灣歷史的問題，RAG 可以先從維基百科或其他歷史資料庫檢索相關資訊，再將這些資訊提供給 LLM，讓 LLM 能夠更精準地回答你的問題。
- AI Agents： AI 代理人，是一種可以自主執行任務的 AI 程式。AI Agents 通常會結合 LLM 和其他工具，例如：搜尋引擎、API、資料庫等等，來完成更複雜的任務。想像一下，你可以創造一個 AI Agents，讓它自動幫你搜尋最新的科技新聞、分析股票走勢、或是預訂機票。
簡單來說，LLM 就像是一個很聰明的人，RAG 就像是給這個人提供額外的資訊，而 AI Agents 就像是讓這個人可以自主地完成任務。
Awesome LLM Apps 的內容總覽
Awesome LLM Apps 包含了各式各樣的 LLM 應用程式，主要可以分為以下幾個類別：
- AI Agents:
- 各領域的AI Agents: 客服、投資、法律、招募、健康與健身、新創趨勢分析、新聞記者、財務、競爭情報、潛在客戶開發、個人理財、醫療掃描診斷、教學、旅遊、電影製作、多代理AI研究員、多模態AI編碼代理團隊。
- 特殊功能的AI Agents: 下棋、房地產、本地新聞、金融分析 (使用 xAI Grok)、3D PyGame視覺化 (使用 DeepSeek R1)、推理、多模態應用。
- RAG (Retrieval Augmented Generation):
- 基礎RAG: 自主RAG、具代理能力的RAG、Gemini Flash Thinking RAG。
- 進階RAG: Deepseek本地RAG推理代理、Llama3.1本地RAG、RAG-as-a-Service、本地RAG代理、混合搜尋RAG。
- 特殊RAG: 具資料庫路由的RAG代理、修正性RAG代理。
- MCP AI Agents:
- GitHub MCP Agent: 針對GitHub的AI Agent應用。
- LLM Apps with Memory:
- 具備記憶功能的AI應用: Arxiv Agent、個人化記憶、旅遊Agent、本地ChatGPT。
- Chat with X:
- 與各種資料來源聊天: GitHub Repo、Gmail、PDF、研究論文、Substack Newsletter、YouTube Videos。
- LLM Finetuning:
- Llama3.2 Finetuning: 如何微調Llama模型。
- Advanced Tools and Frameworks:
- 進階工具與框架: Gemini多模態聊天機器人、混合代理、MultiLLM聊天遊樂場、LLM路由器應用、本地ChatGPT克隆、網路爬蟲AI代理、網路搜尋AI助手、Cursor AI實驗。
每個類別都包含多個不同的應用程式，你可以根據自己的興趣和需求，選擇適合的應用程式來研究學習。
如何開始使用 Awesome LLM Apps？
對於初學者來說，Awesome LLM Apps 提供了非常友善的入門方式：
- 複製 (Clone) 倉庫： 首先，你需要將 Awesome LLM Apps 的 GitHub 倉庫複製到你的電腦上。打開你的終端機 (Terminal)，輸入以下指令：
git clone https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps.git - 進入專案目錄： 接下來，你需要進入你想要研究的應用程式目錄。例如，如果你想要研究 “Chat with Gmail” 這個應用程式，你可以輸入以下指令：
cd awesome-llm-apps/chat_with_X_tutorials/chat_with_gmail - 安裝依賴套件： 每個應用程式都會有一些依賴的 Python 套件，你需要先安裝這些套件才能執行程式。在專案目錄中，通常會有一個
requirements.txt檔案，你可以使用以下指令來安裝這些套件：pip install -r requirements.txt - 按照專案說明執行： 最後，你需要按照每個專案的
README.md檔案中的說明，設定環境變數、API 金鑰等等，然後執行程式。
貼心提醒：
- 在執行程式之前，請務必仔細閱讀
README.md檔案，了解程式的運作方式和設定要求。 - 有些應用程式需要使用 OpenAI、Google Gemini 等 LLM 的 API 金鑰，你需要先申請這些金鑰才能使用。
- 如果你遇到任何問題，可以先在 GitHub 上搜尋相關的 issue，或是直接提出新的 issue。
個人實作心得與錯誤排除指南
在實際使用 Awesome LLM Apps 的過程中，我發現以下幾個重點可以幫助你更順利地學習：
- 從簡單的應用程式開始： 剛開始接觸 LLM 應用時，建議你從比較簡單的應用程式入手，例如： “Chat with PDF” 或 “Chat with YouTube Videos”。這些應用程式的程式碼比較容易理解，可以幫助你快速掌握 LLM 應用的基本概念。
- 善用除錯工具： 在執行程式的過程中，難免會遇到一些錯誤。你可以使用 Python 的除錯工具 (例如：pdb) 來找出錯誤的原因，並且逐步解決問題。
- 多參考社群資源： 如果你遇到無法解決的問題，可以到 Stack Overflow、GitHub Discussions 等社群平台尋求協助。通常會有其他開發者遇到類似的問題，並且提供解決方案。
- 了解不同 LLM 的特性： 不同的 LLM 有不同的特性，例如：OpenAI 的 GPT 系列擅長生成流暢自然的文字，Google 的 Gemini 則擅長處理多模態資料。了解不同 LLM 的特性，可以幫助你選擇最適合的 LLM 來開發你的應用程式。
- 注意 API 使用限制： 大部分的 LLM API 都有使用限制，例如：每分鐘的請求次數、每次請求的 token 數量等等。你需要注意這些限制，避免超出限制而導致程式無法正常運作。
參與 Awesome LLM Apps 開源社群
Awesome LLM Apps 是一個開源專案，非常歡迎大家參與貢獻。你可以透過以下幾種方式參與社群：
- 提交 Issue： 如果你發現程式碼有 bug、或是對現有的功能有任何建議，可以提交 issue。
- 提交 Pull Request： 如果你想要修改程式碼、或是新增新的功能，可以提交 pull request。
- 參與討論： 你可以參與 GitHub Discussions 上的討論，與其他開發者交流學習。
透過參與開源社群，你可以不僅可以提升自己的技術能力，還可以結交到許多志同道合的朋友！
Awesome LLM Apps Hackathon (黑客松)！
文章開頭有提到，Awesome LLM Apps 最近正在舉辦一個全球性的 AI Agent Hackathon！這是一個讓你展現你的 AI 技能、贏取獎金、並且與其他開發者交流的絕佳機會。
獎金總額高達 $20,000 美元！ 前五名的專案還可以在 Awesome LLM Apps 倉庫中獲得推薦。
如果你對 AI Agents 開發有興趣，千萬不要錯過這次機會！
- Hackathon 時間表 (暫定):
- 4月15日 – Hackathon 開始
- 5月30日 – Hackathon 結束
總結
Awesome LLM Apps 是一個非常棒的 LLM 應用程式學習資源，它可以幫助你快速入門 AI 應用開發，掌握最新的技術趨勢。無論你是學生、開發者、或是對 AI 有興趣的民眾，都非常值得關注。
希望這篇文章能夠幫助你更了解 Awesome LLM Apps，並且開始你的 AI 學習之旅！別忘了 在 GitHub 上給 Awesome LLM Apps 一個 Star，支持這個優秀的開源專案！
現在就開始你的 AI 之旅吧！
參考閱讀
https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps
