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2.02 LLMs - 現代のAIを理解する

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🧠 AI-Essentials — The Ultimate AI Learning Directory

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🚀 Quick Start

1. Clone and Install

# Clone the repository
git clone https://github.com/6NineLives/AI-Essentials.git
cd AI-Essentials

# Python setup
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .\.venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt

# Node.js setup
npm install

2. Configure Environment

# Copy example environment file
cp .env.example .env

# Edit .env and add your API keys
# OPENAI_API_KEY=your_key_here
# PINECONE_API_KEY=your_key_here (optional)

3. Run Examples

# Foundations
python 01_Foundations/linear_regression.py
python 01_Foundations/perceptron_example.py

# LLMs
python 02_LLMs/openai_example.py
python 02_LLMs/transformers_example.py
jupyter notebook 02_LLMs/llm_basics.ipynb

# RAG
python 03_RAG/rag_pipeline.py
python 03_RAG/vectorstore_setup.py

# MCP
python 04_MCP/mcp_server_example.py
node 04_MCP/client_example.js

# Agents
python 05_Agents/openai_agent.py
python 05_Agents/crewai_agent_example.py

# Vector Databases
python 06_Vector_Databases/chromadb_example.py
python 06_Vector_Databases/pinecone_example.py

# Prompt Engineering
python 07_Prompt_Engineering/examples/system_prompt_tuning.py

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📂 Repository Structure

AI-Essentials/
├── 01_Foundations/          # ML fundamentals
│   ├── README.md            # Linear regression & perceptron concepts
│   ├── linear_regression.py # Working example with visualization
│   ├── perceptron_example.py # Neural network basics
│   └── resources.md         # Curated learning materials
│
├── 02_LLMs/                 # Large Language Models
│   ├── README.md            # LLM concepts and architecture
│   ├── openai_example.py    # OpenAI API usage
│   ├── transformers_example.py # Hugging Face transformers
│   ├── llm_basics.ipynb     # Interactive Jupyter notebook
│   └── ai_in_5_minutes.md   # Quick LLM overview
│
├── 03_RAG/                  # Retrieval-Augmented Generation
│   ├── README.md            # RAG pipeline explanation