AI應用爆發倒數！Awesome LLM Apps等你來玩，從入門到精通！

用 LLM 打造你的 AI 應用：從入門到精通，Awesome LLM Apps 開放原始碼專案導覽

哈囉，各位台灣的朋友！近年來，AI 浪潮席捲全球，尤其是大型語言模型（LLM, Large Language Model）的出現，更是讓 AI 應用的可能性無限擴大。你是否也對 LLM 感到好奇，想親手打造自己的 AI 應用呢？

今天，就要來跟大家介紹一個超棒的開放原始碼專案：Awesome LLM Apps (網址：目前無法直接從提供的資料判斷專案獨立網址，根據Github網址結構推測應為：https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps)。這個專案就像一個 LLM 應用的大寶庫，裡面包含了各式各樣的範例，從簡單的 AI 小工具到複雜的多代理協作系統，應有盡有。無論你是 AI 初學者還是經驗豐富的開發者，都能在這裡找到靈感，快速入門，進而打造出屬於你自己的 LLM 應用。

這篇文章將帶你：

• 了解 Awesome LLM Apps 專案的核心概念和價值。
• 探索專案中豐富的 AI 應用範例，包含 AI 代理、多代理協作、RAG 等。
• 學習如何開始使用 Awesome LLM Apps，並貢獻你的程式碼。
• 分享我個人實作的心得和錯誤排除指南，幫助你少走彎路。

為什麼你需要 Awesome LLM Apps？

市面上關於 LLM 的資訊非常多，但往往缺乏實際的應用範例。Awesome LLM Apps 正好填補了這個空缺，它提供了：

• 多元的應用場景： 從程式碼儲存庫到電子郵件收件匣，這個專案展示了 LLM 在各個領域的應用潛力。
• 整合多種 LLM 模型： 專案不僅使用 OpenAI、Anthropic、Gemini 等商業模型，也涵蓋 DeepSeek、Qwen、Llama 等開放原始碼模型，讓你自由選擇適合你的方案。
• 結合 AI 代理、多代理協作、RAG 等技術： 專案展示了如何將 LLM 與各種 AI 技術結合，打造更強大的應用。
• 完善的文件和易於學習的程式碼： 每個專案都有詳細的 README 文件，讓你輕鬆了解其原理和使用方法。
• 活躍的社群和貢獻機會： Awesome LLM Apps 是一個開放原始碼專案，歡迎大家一起參與貢獻，共同打造更棒的 LLM 生態系統。

簡單來說，Awesome LLM Apps 不僅僅是一個程式碼範例集，更是一個學習、探索和貢獻 LLM 應用開發的平台。

Awesome LLM Apps 裡有哪些寶藏？

Awesome LLM Apps 包含了許多不同類型的 AI 應用範例，以下是一些重點介紹：

• AI 代理 (AI Agents): AI 代理就像是一個聰明的助手，可以根據你的指令自動執行任務。專案中提供了許多不同功能的 AI 代理，例如：
  • 入門級 AI 代理 (Starter AI Agents):
    • AI 部落格轉 Podcast 代理： 將部落格文章自動轉換為 Podcast 節目。
    • AI 數據分析代理： 自動分析數據並產生報告。
    • AI 迷因產生器代理 (Browser)： 自動產生有趣的迷因。
    • AI 旅遊代理 (Local & Cloud)： 根據你的需求規劃旅遊行程。
  • 進階 AI 代理 (Advanced AI Agents):
    • AI 深度研究代理： 自動進行深度研究，並整理相關資料。
    • AI 系統架構師代理： 協助設計系統架構。
    • AI 會議代理： 自動記錄會議內容並產生摘要。
  • 自主遊戲 AI 代理 (Autonomous Game Playing Agents):
    • AI 象棋代理： 與你下象棋。
    • AI 井字遊戲代理： 與你玩井字遊戲。
• 多代理協作 (Multi-agent Teams): 這個部分展示了如何讓多個 AI 代理協同工作，共同完成更複雜的任務。例如：
  • AI 競爭情報代理團隊： 蒐集競爭對手的資訊，並進行分析。
  • AI 財務代理團隊： 提供財務建議。
  • AI 法律代理團隊 (Cloud & Local)： 提供法律諮詢。
  • AI 教學代理團隊： 協助教學。
• 語音 AI 代理 (Voice AI Agents): 這個部分展示了如何使用語音與 AI 代理互動。例如：
  • AI 語音導覽代理： 提供語音導覽服務。
  • 客服語音代理： 提供客服支援。
• MCP AI 代理 (MCP AI Agents): MCP (Multi-Contextual Processing) 指的是讓 AI 代理能夠在不同的情境下工作。例如：
  • GitHub MCP 代理： 讓 AI 代理能夠理解 GitHub 上的程式碼。
  • Notion MCP 代理： 讓 AI 代理能夠理解 Notion 上的筆記。
• RAG (Retrieval Augmented Generation): RAG 是一種將檢索 (Retrieval) 和生成 (Generation) 相結合的技術，可以讓 LLM 根據外部知識產生更準確、更相關的內容。專案中提供了許多 RAG 的範例，例如：
  • AI 部落格搜尋 (RAG): 根據你的搜尋詞彙，在部落格文章中找到相關資訊。
  • Local RAG Agent: 在本地端運行 RAG 代理。
• 具備記憶功能的 LLM 應用 (LLM Apps with Memory Tutorials): 這個部分展示了如何讓 LLM 擁有記憶能力，使其能夠根據之前的對話內容產生更連貫的回應。例如：
  • AI ArXiv 代理，具備記憶功能： 讓你能夠與 ArXiv 上的論文進行更深入的對話。
  • Local ChatGPT Clone，具備記憶功能： 在本地端建立一個類似 ChatGPT 的聊天機器人。
• 與 X 對話 (Chat with X Tutorials): 這個部分展示了如何讓 LLM 與不同的平台互動，例如 GitHub、Gmail、PDF、YouTube 等。例如：
  • 與 GitHub 對話 (GPT & Llama3): 讓你能夠用自然語言查詢 GitHub 上的程式碼。
  • 與 PDF 對話 (GPT & Llama3): 讓你能夠用自然語言查詢 PDF 文件中的內容。
  • 與 YouTube 影片對話： 讓你能夠用自然語言查詢 YouTube 影片中的內容。
• LLM 微調教學 (LLM Fine-tuning Tutorials): 這個部分展示了如何微調 LLM，使其更適合特定的任務。例如：
  * Llama 3.2 Fine-tuning

這些只是 Awesome LLM Apps 中一部分的範例，還有更多有趣的應用等你來探索。

如何開始使用 Awesome LLM Apps？

入門 Awesome LLM Apps 非常簡單，只需要按照以下步驟即可：

1. Clone 專案：

   git clone https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps.git
   

2. 進入想要使用的專案目錄：

   cd awesome-llm-apps/starter_ai_agents/ai_travel_agent
   

3. 安裝所需依賴：

   pip install -r requirements.txt
   

4. 依照每個專案的 README.md 檔案中的指示，設定並執行應用程式。

給初學者的建議：

• 從入門級的 AI 代理開始： 選擇一些簡單的 AI 代理，例如 AI 部落格轉 Podcast 代理或 AI 迷因產生器代理，先了解 AI 代理的基本概念和運作方式。
• 仔細閱讀 README 文件： 每個專案都有詳細的 README 文件，裡面包含了專案的介紹、使用方法、注意事項等，務必仔細閱讀。
• 逐步修改程式碼： 不要急於一次修改大量的程式碼，可以先從修改一些簡單的參數開始，例如修改 AI 代理的名稱或提示詞。
• 善用社群資源： 如果遇到問題，可以到 GitHub Issue 上提問，或者在相關的社群論壇上尋求幫助。

我的實作心得和錯誤排除指南

在實際使用 Awesome LLM Apps 的過程中，我也遇到了一些問題，以下是我的一些心得和錯誤排除指南：

• API 金鑰設定： 許多 AI 應用都需要使用 API 金鑰才能正常運作，例如 OpenAI API 金鑰。請務必確認你的 API 金鑰設定正確，並且有足夠的額度。
• 環境依賴問題： 不同的專案可能需要不同的環境依賴，請務必按照 requirements.txt 檔案中的指示安裝所需的套件。如果遇到套件衝突的問題，可以使用虛擬環境 (virtual environment) 來隔離不同專案的環境。
• 模型選擇： 不同的模型有不同的優缺點，請根據你的需求選擇適合的模型。例如，如果需要處理中文文本，可以選擇支援中文的模型。
• 提示詞 (Prompt) 設計： 提示詞是影響 LLM 應用效果的重要因素。請仔細設計你的提示詞，使其能夠引導 LLM 產生你想要的結果。可以參考專案中提供的提示詞範例，並根據你的需求進行修改。
• 除錯工具： 使用除錯工具可以幫助你更快速地找到程式碼中的錯誤。例如，可以使用 Python 的 pdb 模組進行除錯。

舉個例子：

我在嘗試運行 AI 旅遊代理時，遇到了 API 金鑰錯誤的問題。仔細檢查後才發現，我把 API 金鑰複製到了錯誤的地方。修正 API 金鑰後，AI 旅遊代理就能夠正常運作了。

這個經驗告訴我，在遇到問題時，不要慌張，要仔細檢查每個步驟，並善用除錯工具，才能快速找到問題的根源。

貢獻你的程式碼

Awesome LLM Apps 是一個開放原始碼專案，歡迎大家一起參與貢獻。你可以透過以下方式貢獻你的程式碼：

• 提交 Issue： 如果你發現了錯誤或有新的想法，可以提交 Issue。
• 提交 Pull Request： 如果你想要修改程式碼或新增功能，可以提交 Pull Request。

在貢獻程式碼之前，請務必仔細閱讀專案的貢獻指南 (通常位於 CONTRIBUTING.md 檔案中)，並遵循專案的程式碼風格和規範。

總結

Awesome LLM Apps 是一個非常棒的 LLM 應用開放原始碼專案，它提供了豐富的範例、完善的文件和活躍的社群，可以幫助你快速入門 LLM 應用開發，並打造出屬於你自己的 AI 應用。

無論你是 AI 初學者還是經驗豐富的開發者，我都強烈建議你來探索 Awesome LLM Apps，相信你一定會有所收穫。

希望這篇文章對你有所幫助！如果你有任何問題或建議，歡迎在下方留言。也別忘了到 Awesome LLM Apps 的 GitHub 頁面 (再次強調，推測網址為https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps) 給個 Star，支持這個優秀的專案！

讓我們一起進入 LLM 的奇妙世界，打造更棒的 AI 應用吧！

參考閱讀

https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps