你是否曾經想學習人工智慧，但不知道從何開始？別擔心，你並不孤單！許多人希望學習人工智慧工具，但不確定應該如何入手。本指南將幫助你了解五個有用的人工智慧工具，讓你在使用這些工具的同時學習。
為什麼透過開源應用程式學習？
想想學騎自行車。不會先從閱讀有關自行車的書籍開始，而是直接騎上一輛車開始踩踏！學習人工智慧也是如此。與其單純閱讀有關人工智慧的內容，透過使用和建構人工智慧工具來學習更有效。
開源應用程式的特別之處在於，你可以深入瞭解其運作原理——就像擁有一輛透明的自行車，可以清楚看到所有齒輪的運作。你可以閱讀程式碼、進行更改，並向已經建構成功專案的開發者學習。
此外，你並不孤單——開源社群中充滿了願意幫助你學習與成長的人們。
學習迴圈來源：3 迴圈學習
我可以從哪些開源專案學習？
觀察他人處理工作的方法是非常有效的學習方式。通常，我們可能無法接觸到導師或經驗豐富的指導者，但我們追求有意義的目標的動力讓我們不斷前進。在這種情況下，探索和研究開源專案提供了學習與成長的絕佳機會。這是發展技能和獲取見解的最佳方式之一。
讓我們來探索一些開源專案。
SWIRL
SWIRL 是一個開源的人工智慧搜尋和檢索增強生成（RAG）系統，將先進的人工智慧技術整合到商業運營中。它提供檢索增強生成（RAG）、人工智慧搜尋、分析和助手功能，實現更好的決策，而無需將數據移入向量數據庫或進行 ETL 處理。
我可以從中學到什麼？
- 商業中的人工智慧整合： 理解如何將人工智慧能力融入現有商業系統，以改善決策和效率。
- 檢索增強生成（RAG）： 學習將信息檢索與生成式人工智慧結合的 RAG 技術，從而提供上下文相關的回應。
- 數據安全實踐： 探索直接在本地數據上操作的人工智慧解決方案的實施方法，通過消除數據移動提升安全性。
- 開源部署： 獲得在私有雲環境中部署和管理開源人工智慧基礎設施的經驗。
https://github.com/swirlai/swirl-search SWIRL 在 GitHub 上
Postiz
Postiz 是一個開源的社交媒體排程工具，利用人工智慧優化各平台上的內容發佈。它簡化了管理多個社交媒體帳戶和有效排程發佈的流程。
我可以從中學到什麼？
- 人工智慧驅動的排程： 學習如何利用人工智慧確定最佳的社交媒體發佈時間。
- 多平台支持： 理解在不同社交媒體平台上排程發佈所面臨的挑戰和解決方案。
- 用戶友好的設計： 探索便於導航和帳戶管理的直觀界面設計原則。
- 分析整合： 發現如何利用分析提供有關發佈表現和觀眾互動的見解。
https://github.com/gitroomhq/postiz-app Postiz 在 GitHub 上
OpenBB
OpenBB 是一個免費的開源金融平台，提供廣泛的投資研究工具。它提供分析股票、期權、加密貨幣、外匯、宏觀經濟數據和固定收益等功能。該平台設計可擴展，使用者可以依照需求增加功能。
我可以從中學到什麼？
- 綜合財務分析： 探索各種金融工具和市場，獲得有關股票、期權、加密貨幣等的見解。
- 數據整合技術： 學習如何將多個數據來源整合到一個統一的平台上，以促進全面的投資研究。
- 開源開發實踐： 了解維護和增強大型開源專案的協作過程。
- 可擴展性和自訂： 探索如何根據特定研究需求自訂並擴展平台，提高其功能。
https://github.com/OpenBB-finance/OpenBB OpenBB 在 GitHub 上
Open WebUI
Open WebUI 是一個開源的用戶友好介面，旨在促進與大型語言模型（LLMs）的互動。它支持各種 LLM 執行者，包括 Ollama 和與 OpenAI 兼容的 API，並提供基於角色的訪問控制、多語言支持和與圖像生成工具的整合。該平台設計為完全離線運行，以確保數據隱私和安全性。
我可以從中學到什麼？
- 人工智慧模型整合： 理解如何在統一的介面中連接和管理不同的人工智慧模型。
- 用戶管理： 學習如何實施基於角色的訪問控制，有效管理用戶權限。
- 多語言支持： 探索如何提供支持多種語言的用戶介面。
- 離線運行： 獲得設計無需網路連接即可運行的應用程式的見解，提高數據隱私。
https://github.com/open-webui/open-webui Open WebUI 在 GitHub 上
自動求職應徵人工智慧代理
自動求職應徵人工智慧代理是一個開源工具，旨在自動化求職應徵過程。憑藉人工智慧的幫助，使用者可以高效且有針對性地申請多個工作。該代理掃描職位列表、過濾相關職位，並代表使用者提交申請，使求職搜索經驗更為輕鬆。
我可以從中學到什麼？
- 自動化技術： 理解如何使用人工智慧驅動的方法自動化重複性任務，如求職申請。
- 人工智慧驅動的個性化： 學習人工智慧如何根據特定工作要求調整申請材料，提高成功機率。
- 數據處理與安全： 探索在應用程序中安全管理敏感用戶信息的最佳實踐。
- 開源協作： 獲得參與和維護社群驅動專案的經驗，包括程式碼審查和問題追蹤。
https://github.com/AIHawk-FOSS/Auto_Jobs_Applier_AI_Agent 自動求職應徵代理在 GitHub 上
為什麼通過實踐學習效果最佳
當你積極參與某項事務時，你的腦袋會以一種有助於記憶的方式進行處理。閱讀和觀看影片可以讓你獲得知識，但實際嘗試概念和解決問題則能使這些知識變得實用並留下深刻印象。
構建和實驗開源專案就像是實習課，不僅是觀察，而是實際參與工作。這種方法幫助你解決現實問題，使你的學習經歷更加豐富。
我希望這可以幫助你在學習的旅程中。我透過貢獻和學習開源專案獲得了很多經驗，也希望你，讀者，能像我一樣成功。
感謝你的閱讀。偉大即將來臨！
原文出處：https://dev.to/swirl/from-zero-to-app-learning-through-open-source-ai-projects-3dkn
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