# GenerativeAI-Starter-Kit：快速上手与标准化使用指南（中文版）

欢迎使用 GenerativeAI-Starter-Kit！本项目面向所有层次用户，尤其适合初学者和小白，致力于让生成式AI开发变得简单易懂。

---

## 1. 项目简介

GenerativeAI-Starter-Kit 是一个涵盖多场景、多模型的生成式AI应用示例库，支持文本、语音、图像等多模态，适合学习、实验和快速开发。

---

## 2. 安装方式

### ✅ 从 PyPI 安装（推荐）

```bash
pip install genai-starter-kit

在 Python 中使用：

from genai_starter_kit import chains, utils

response = chains.run_rag_query("什么是检索增强生成？")
print(response)

🧪 从源码安装（开发者模式）

git clone https://github.com/YY-Nexus/GenerativeAI-Starter-Kit.git
cd GenerativeAI-Starter-Kit
pip install .

## 3. 快速开始

环境准备

1.安装 Python 3.8+

2.推荐使用 VS Code 编辑器

3.克隆项目并初始化环境：

git clone https://github.com/YY-Nexus/GenerativeAI-Starter-Kit.git
cd GenerativeAI-Starter-Kit
./automation/setup.sh
source venv/bin/activate

## 4. 示例运行

启动 API 服务
python automation/api_server.py

运行核心示例

# RAG 示例

python examples/rag/simple_rag.py

# 多模态 Web 应用

python examples/multimodal/image_text_app.py --web

# 微调示例

python examples/fine-tuning/text_classification_tuning.py

批量运行所有 Notebook

pip install jupyter nbconvert
find RAG/notebooks -name "*.ipynb" -exec jupyter nbconvert --to notebook --execute --inplace {} \;

## 5. 目录结构说明

docs/：项目文档与使用说明，含中文文档（docs-zh）

RAG/：检索增强生成主模块（examples、notebooks、src、tools）

community/：社区贡献与实验性资源

finetuning/：主流大模型微调脚本与流程（如 Llama、NeMo）

industries/：行业应用示例（医疗、金融、安防等）

vision_workflows/：视觉AI相关工作流与示例

automation/：一键启动与部署脚本

tests/：测试用例与验证脚本

## 6. 核心功能亮点

端到端 RAG 示例，支持多种数据源与向量数据库

多模态 AI 场景（文本、语音、图像）与行业专用智能体

大模型微调、训练、评估与安全策略（Guardrails）

社区资源丰富，支持开源贡献与扩展

完善的中英文文档与一键自动化脚本

## 7. 应用场景

智能问答、知识检索、文档分析

多模态交互（语音、图像、文本）

行业专用智能体（医疗、金融、安防等）

大模型微调与安全评估

## 8. 常见问题与帮助

依赖安装失败？请检查 Python 版本或使用国内镜像源。

API 服务无法启动？请确认端口未被占用，或尝试 python main.py --help 查看参数。

Notebook 无法批量运行？请确保已安装 Jupyter 和 nbconvert。

更多问题请查阅 docs/README.md 或在 GitHub Issues 提问。

## 9. 贡献与反馈

欢迎通过 Pull Request 贡献代码、文档或示例

发现问题请提交 Issue，描述清楚复现步骤与环境

所有贡献请遵守项目 LICENSE 协议

## 10. 标准化与易用性承诺

所有脚本、文档均采用统一格式，注释清晰，步骤详细

目录结构清晰，模块分明，便于查找和扩展

提供中英文文档，适配不同用户需求

持续完善，欢迎反馈建议

本项目致力于让每一位用户都能轻松上手、顺利开发，欢迎你加入生成式AI学习与创新社区！
