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搜索多模态AI ，共找到 31 条记录

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高级LLM与智能体开发

sickn33/antigravity-awesome-skills

专注于构建生产级别的LLM应用、RAG系统和智能体架构。该技能覆盖了整个AI生命周期，从模型选型、向量搜索优化、多模态集成到MLOps部署和AI安全治理，旨在为企业级AI解决方案提供稳定、可扩展的落地能力。

高级LLM与智能体开发

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专注于构建生产级别的LLM应用、RAG系统和智能体架构。该技能覆盖了整个AI生命周期，从模型选型、向量搜索优化、多模态集成到MLOps部署和AI安全治理，旨在为企业级AI解决方案提供稳定、可扩展的落地能力。

Axolotl大模型微调助手

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

为 Axolotl 提供大模型微调指导，涵盖 YAML 配置、LoRA/QLoRA、DPO 等优化策略及多模态支持，适用于开发、调试和查阅文档。

Axolotl大模型微调助手

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

为 Axolotl 提供大模型微调指导，涵盖 YAML 配置、LoRA/QLoRA、DPO 等优化策略及多模态支持，适用于开发、调试和查阅文档。

Azure多模态内容理解SDK

azure-ai-contentunderstanding-py

sickn33/antigravity-awesome-skills

该SDK提供了与Azure AI内容理解的编程接口，支持从多种多模态源（包括文档、图片、音频和视频）中提取结构化和语义内容。它不仅支持使用预构建的分析器（如发票、文档搜索），还允许用户创建自定义分析器，以实现高度定制化的数据提取，适用于RAG和自动化工作流。

Azure多模态内容理解SDK

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该SDK提供了与Azure AI内容理解的编程接口，支持从多种多模态源（包括文档、图片、音频和视频）中提取结构化和语义内容。它不仅支持使用预构建的分析器（如发票、文档搜索），还允许用户创建自定义分析器，以实现高度定制化的数据提取，适用于RAG和自动化工作流。

BLIP-2 视觉语言框架

blip-2-vision-language

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

该框架将冻结的图像编码器与大语言模型连接，适用于图像描述、视觉问答、检索与多模态对话，在无需微调的条件下实现零样本推理，并仅训练轻量 Q-Former。

GCP生产代码示例生成器

gcp-examples-expert

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该技能能生成完整的、生产级别的Google Cloud Platform（GCP）代码示例和基础设施模板。它覆盖了包括ADK代理、Genkit RAG流程和使用Vertex AI/Gemini的多模态分析等多种前沿AI模式。输出内容包括可运行代码、部署配置（如Terraform/IaC）、安全最佳实践（IAM，VPC-SC）和监控设置，确保了企业级的可靠性、可追溯性和成本优化。

Gemini API开发指南

sickn33/antigravity-awesome-skills

本指南提供了使用Gemini API的全面开发参考。它允许开发者调用Google最新的多模态AI模型，实现文本内容生成、图片/音频理解、函数调用和结构化数据提取等高级AI功能。内容涵盖Python、JavaScript和Go等主流语言的实践，适用于需要构建复杂AI应用场景的开发者。

Groq多模态工作流：语音、图像、语音合成

groq-core-workflow-b

jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills

该工作流是基于Groq的综合多模态解决方案，超越了基础的聊天补全功能。它支持超快速的音频转录（Whisper），利用视觉模型进行图像理解，以及高质量的文本转语音合成。适用于实时内容处理、多媒体分析和自动化内容生成等场景。

Groq API 聊天补全指南

groq-hello-world

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本指南全面介绍了如何使用Groq的高速LPU进行聊天补全。内容包含TypeScript和Python代码示例，涵盖了基础聊天交互、流式响应处理，以及多模态和不同性能级别的模型使用。适用于希望快速构建高性能、低延迟AI应用的开发者。

LlamaIndex 数据框架

Orchestra-Research/AI-Research-SKILLs

LlamaIndex 提供 300+ 数据连接器、向量索引、查询引擎、Agents 和多模态支持，帮助构建面向私有数据的文档问答、知识检索、聊天机器人及 RAG 流水线。

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