必做 AI 项目盘点
PS：就我目前看到的AI项目而言，相信大家的检索能力，一定能找到相类似的，所以我这边就不贴出对应的github仓库链接了。
我其实就是用的这两个，不过我对这两个进行了一些综合，把二者合二为一了。
1. 本地私有知识库 RAG 助手
核心价值：覆盖面试高频考点，完美匹配 “检索增强生成” 技术栈，做完能直接解决学习 / 工作痛点。
落地路径：
- 技术栈：Python + LangChain/LlamaIndex + Chroma/FAISS（向量库） + Streamlit（快速网页）
- 核心功能：上传 PDF/Markdown 文档（比如你的技术笔记、行业报告）→ 智能切分（带 100-200token 重叠）→ 向量入库 → 精准问答 + 引用溯源
- 简历亮点：“基于 Ollama 部署轻量大模型，自研 RAG 链路解决文档检索效率问题，将信息获取时间缩短 70%”
2. AI 自动化办公工具
核心价值：企业刚需，面试时能说清 “如何用 AI 降本增效”，无需复杂技术，快速出成果。
落地路径：
- 技术栈：Python + 大模型 API（DeepSeek / 通义千问） + python-pptx/python-docx
- 核心功能：一键生成周报 / PPT 大纲（强制输出 JSON 结构化数据）→ 自动润色优化 → 生成规范文档；或定制化 “代码注释生成器”“LeetCode 题解总结工具”
- 简历亮点：“通过 Prompt Engineering 设计角色指令，实现非结构化文本到结构化文档的自动转化，效率提升 5 倍”
❌ 避坑 & 面试必问
别做纯 “Demo 级” 项目（比如简单聊天机器人），一定要加具体业务场景（如学生场景、职场场景）
