AI Engineering Hub：按难度分级的 AI 工程示例项目合集

这是什么

AI Engineering Hub 是一个 GitHub 仓库，README 将其定位为学习与实践 AI 工程的资源合集，内容包括教程与示例项目，覆盖 LLM、RAG、Agent 等方向。仓库采用 MIT 许可证。

内容组织

README 按难度把项目分为三类，并给出各栏标题下的项目数量：

• 入门项目（22 个）：OCR 与视觉、聊天界面、基础 RAG、多模态与媒体，以及若干其他工具。
• 进阶项目（48 个）：AI Agent 与工作流、语音与音频、进阶 RAG、多模态、MCP（Model Context Protocol）、模型对比与评测。
• 高级项目（23 个）：微调与模型开发、复杂 Agent 系统、MCP 与基础设施、生产系统，以及学习资料。

需要说明：上述三个数量相加为 93，而 README 开篇称“93+ 个项目”，两者所列范围并不完全一致；此外，这些数量来自 README 的分栏标题，本身未必精确，不宜作为严格统计引用。

README 列出的项目名称只反映主题，例如简单 RAG 工作流、Agentic RAG、GitHub RAG、MCP 相关示例、模型对比与 RAG 评测等；除了这些名称和主题分类，README 没有提供每个项目的实现细节、性能指标或验证结果。项目名称不能用来推断某个项目实现了哪些具体功能。

使用方式

README 给出的上手顺序是：初学者先看 AI Engineering Roadmap 学习路线，再从入门项目开始，逐步进入进阶与高级项目。仓库未提供统一的安装或运行步骤；具体操作需要查看各个项目目录内的说明，但这些目录的内容不在本次资料来源中。

参与贡献的流程为：Fork 仓库、新建分支、提交 Pull Request，并参考仓库内的贡献指南。

边界

本文信息仅来自 README，未核实各项目的可运行性、完成度或质量；“示例项目合集”不等于可以直接用于生产系统。README 中出现的模型名称只表示相关项目的主题，不代表对模型能力或效果的评测结论。