study_code · LLM 应用学习与实验仓库

个人学习与实验仓库：覆盖 LLM 应用开发的学习路径——Agent 编排、函数调用、RAG 工程、知识图谱与问答系统。代码均为可运行的课程项目与自主实验。

📁 内容速览

目录	说明
CODE/	LLM 学习笔记与实验（LLM 基础 → Prompt → RAG → Agent 四章，含 PyTorch 与图像/文本生成案例）
教育领域 RAG 智能问答系统	教育场景问答：自定义文档加载器/切分器、RAG + MySQL 双通道、评测脚本、Web 端
TraditionalChineseMedicineKnowledge	中医知识图谱 + 问答应用（KG 构建、RAG 检索、LLM 问答、API 与 Web）
function_call_study / agent_learn	函数调用与 Agent 学习实验

🚀 运行

Python 3.10+，各项目依赖见目录内 requirements.txt，启动方式见各目录内代码。

🔗 相关项目

• ev-market-lens：车市镜 · 新能源汽车市场情报 Agent（由本仓库学习内容延伸出的正式项目）

以学习记录为主，部分为课程项目整理，仅供学习交流。