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LLM-dev-demo

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SUMMARY

Hands-on examples for LLM application development, including agents, RAG, MCP, structured output, and Text-to-SQL.

README.md

LLM 应用开发教程实验合集

大模型应用开发的系列示例，覆盖从基础调用到 Agent 编排的完整学习路线。

由 A³ R&D Lab（读作 A-cubed R&D Lab / A立方研发实验室）维护。

📖 新手请从实验手册.md开始——一步步引导式实验，全部命令经过实机验证。

环境准备

pip install -r requirements.txt

# 配置 API Key（复制模板并填入自己的 Key，.env 不会被提交）
cp .env.example .env
# 或直接 export：
export API_KEY=<硅基流动等 OpenAI 兼容平台的 Key>
export DASHSCOPE_API_KEY=<阿里云百炼 Key>

所有脚本支持 --model / --api_key / --base_url 参数切换模型与平台（默认硅基流动）。

Demo 索引

基础调用

Demo 说明
first_llm_call.py 最简单的单次调用
first_llm_app.py 流式多轮对话，含推理模型思考过程展示
structured_output_demo.py 结构化输出：json_schema 约束 + Pydantic 校验，信息抽取场景

Agent / Function Calling（推荐学习顺序）

Demo 说明
function_call_and_agent_demo/demo-agent-with-tools-arg.py 入门：原生 function calling + 手写调用循环（GitHub 仓库分析场景）
function_call_and_agent_demo/langgraph_demo/ 进阶：LangGraph 图编排，手搓 StateGraph vs create_react_agent 对比
function_call_and_agent_demo/agent_harness_demo/ 进阶：Agent Harness（DeepAgents）+ Agent Skills 渐进式披露，接入 anthropics/skills 现成 Skill
function_call_and_agent_demo/mcp_server_demo.py + mcp_client_agent_demo.py MCP 协议：FastMCP 服务端 + Streamable HTTP 客户端 agent
function_call_and_agent_demo/excel-process/ Streamlit + 代码沙箱的 Excel 处理应用（独立依赖，见其 requirements.txt）
function_call_and_agent_demo/archive/ 已归档的历史写法（手写 ReAct prompt 等），附归档原因说明

RAG

Demo 说明
mini_rag_demo.py 自包含 RAG 全链路：HTML清洗→切块→embedding→余弦检索→生成（索引缓存，无需 Redis）
AliyunQA_RAG_demo/ 阿里云运维问答：Scrapy 采集 + Redis 向量库 + 向量召回 + rerank 精排（Streamlit 界面）
PDF_RAG_demo/ PDF 文档 RAG（notebook，含表格/图片处理）
wiki_kb_agent_demo/ LLM Wiki 知识库接入 Agent：从 index.md 出发的自然语言导航式检索（read_page/list_pages/grep_kb 工具，零 embedding）

Text2SQL

Demo 说明
text2sql_demo.py schema 自动内省 + function calling 执行 SQL + 错误自修复（Chinook 示例库）
vanna_demo.ipynb Vanna 框架 Text2SQL（对比路线）

生产风格完整项目

Demo 说明
finance_doc_review/ 金融文档审核：LangGraph 编排 + YAML 规则引擎 + Pydantic AI 结构化输出（独立 pyproject，见其 README）

推荐学习路线

  1. 基础：first_llm_call.py → first_llm_app.py → structured_output_demo.py
  2. Agent：demo-agent-with-tools-arg.py → langgraph_demo → agent_harness_demo（Agent Harness + Skills）→ MCP demo
  3. RAG：mini_rag_demo.py（无依赖全链路）→ AliyunQA_RAG_demo（召回+重排）→ PDF_RAG_demo
  4. 数据：text2sql_demo.py → excel-process
  5. 综合：finance_doc_review/

注意事项

  • 切勿在代码中硬编码 API Key，一律使用环境变量（见 .env.example）
  • 过时写法统一移入各目录的 archive/，其中的 README 说明了归档原因与替代方案
  • 人工智能生成内容仅供参考

许可证与第三方材料

  • A³ R&D Lab 原创代码与文档采用 Apache License 2.0。
  • 第三方代码、模型文件、数据集、公开报告和示例语料不因收入本仓库而改变其原有权利状态，也不自动纳入 Apache-2.0。
  • 复用前请阅读 THIRD_PARTY_NOTICES.md 及相关子目录内的许可证或来源说明。
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