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🌟 어메이징 LLM 앱 모음

RAG, AI 에이전트, 멀티 에이전트 팀, MCP, 보이스 에이전트 등으로 구축된 멋진 LLM 앱들의 선별된 컬렉션입니다. 이 저장소는 OpenAI, Anthropic, Google의 모델과 DeepSeek, Qwen, Llama 같은 오픈소스 모델을 사용하여 컴퓨터에서 로컬로 실행할 수 있는 LLM 앱들을 소개합니다.

🤔 왜 어메이징 LLM 앱인가요?

• 💡 코드 저장소부터 이메일 인박스까지 다양한 도메인에 LLM을 적용하는 실용적이고 창의적인 방법을 발견하세요.
• 🔥 OpenAI, Anthropic, Gemini의 LLM과 AI 에이전트, 에이전트 팀, MCP & RAG를 결합한 앱들을 탐험하세요.
• 🎓 잘 문서화된 프로젝트들로부터 배우고, 성장하는 LLM 기반 애플리케이션의 오픈소스 생태계에 기여하세요.

📂 추천 AI 프로젝트

AI 에이전트

🌱 스타터 AI 에이전트

• 🎙️ AI 블로그를 팟캐스트로 변환 에이전트
• ❤️‍🩹 AI 이별 극복 에이전트
• 📊 AI 데이터 분석 에이전트
• 🩻 AI 의료 영상 분석 에이전트
• 😂 AI 밈 생성 에이전트 (브라우저)
• 🎵 AI 음악 생성 에이전트
• 🛫 AI 여행 에이전트 (로컬 & 클라우드)
• ✨ Gemini 멀티모달 에이전트 데모
• 🌐 지역 뉴스 에이전트 (OpenAI Swarm)
• 🔄 에이전트 혼합 기술
• 📊 xAI 금융 에이전트
• 🔍 OpenAI 연구 에이전트
• 🕸️ 웹 스크래핑 AI 에이전트 (로컬 & 클라우드)

🚀 고급 AI 에이전트

• 🔍 AI 딥 리서치 에이전트
• 🤝 AI 컨설턴트 에이전트
• 🏗️ AI 시스템 아키텍트 에이전트
• 🎯 AI 리드 생성 에이전트
• 💰 AI 금융 코치 에이전트
• 🎬 AI 영화 제작 에이전트
• 📈 AI 투자 에이전트
• 🏋️‍♂️ AI 건강 & 피트니스 에이전트
• 🚀 AI 제품 출시 인텔리전스 에이전트
• 🗞️ AI 저널리스트 에이전트
• 🧠 AI 정신 건강 에이전트
• 📑 AI 회의 에이전트
• 🧬 AI 자가 진화 에이전트
• 🎧 AI 소셜 미디어 뉴스 및 팟캐스트 에이전트

🎮 자율 게임 플레이 에이전트

• 🎮 AI 3D Pygame 에이전트
• ♜ AI 체스 에이전트
• 🎲 AI 틱택토 에이전트

🤝 멀티 에이전트 팀

• 🧲 AI 경쟁사 인텔리전스 에이전트 팀
• 💲 AI 금융 에이전트 팀
• 🎨 AI 게임 디자인 에이전트 팀
• 👨‍⚖️ AI 법률 에이전트 팀 (클라우드 & 로컬)
• 💼 AI 채용 에이전트 팀
• 👨‍💼 AI 서비스 에이전시 (CrewAI)
• 👨‍🏫 AI 교육 에이전트 팀
• 💻 멀티모달 코딩 에이전트 팀
• ✨ 멀티모달 디자인 에이전트 팀
• 🌏 AI 여행 플래너 에이전트 팀

🗣️ 보이스 AI 에이전트

• 🗣️ AI 오디오 투어 에이전트
• 📞 고객 지원 보이스 에이전트
• 🔊 보이스 RAG 에이전트 (OpenAI SDK)

🌐 MCP AI 에이전트

• ♾️ 브라우저 MCP 에이전트
• 🐙 GitHub MCP 에이전트
• 📑 노션 MCP 에이전트
• 🌍 AI 여행 플래너 MCP 에이전트

📀 RAG (검색 증강 생성)

• 🔗 에이전트 기반 RAG
• 🧐 추론 기능이 있는 에이전트 기반 RAG
• 📰 AI 블로그 검색 (RAG)
• 🔍 자율 RAG
• 🔄 수정형 RAG (CRAG)
• 🐋 Deepseek 로컬 RAG 에이전트
• 🤔 Gemini 에이전트 기반 RAG
• 👀 하이브리드 검색 RAG (클라우드)
• 🔄 Llama 3.1 로컬 RAG
• 🖥️ 로컬 하이브리드 검색 RAG
• 🦙 로컬 RAG 에이전트
• 🧩 서비스형 RAG
• ✨ Cohere 기반 RAG 에이전트
• ⛓️ 기본 RAG 체인
• 📠 데이터베이스 라우팅이 있는 RAG
• 🖼️ 비전 RAG

💾 메모리 기능이 있는 LLM 앱 튜토리얼

• 💾 메모리 기능이 있는 AI ArXiv 에이전트
• 🛩️ 메모리 기능이 있는 AI 여행 에이전트
• 💬 상태 유지 Llama3 채팅
• 📝 개인화된 메모리 기능이 있는 LLM 앱
• 🗄️ 메모리 기능이 있는 로컬 ChatGPT 클론
• 🧠 공유 메모리 기능이 있는 멀티-LLM 애플리케이션

💬 X와 채팅 튜토리얼

• 💬 GitHub과 채팅하기 (GPT & Llama3)
• 📨 Gmail과 채팅하기
• 📄 PDF와 채팅하기 (GPT & Llama3)
• 📚 연구 논문(ArXiv)과 채팅하기 (GPT & Llama3)
• 📝 Substack과 채팅하기
• 📽️ YouTube 동영상과 채팅하기

🔧 LLM 파인튜닝 튜토리얼

• 🔧 Llama 3.2 파인튜닝

🚀 시작하기

1. 저장소 클론하기

   git clone https://github.com/Shubhamsaboo/awesome-llm-apps.git 
   

2. 원하는 프로젝트 디렉토리로 이동하기

   cd awesome-llm-apps/starter_ai_agents/ai_travel_agent
   

3. 필요한 의존성 설치하기

   pip install -r requirements.txt
   

4. 각 프로젝트의 README.md 파일에 있는 프로젝트별 지침을 따라 앱을 설정하고 실행하세요.

🤝 오픈소스에 기여하기

기여를 환영합니다! 아이디어, 개선 사항 또는 추가할 새로운 앱이 있다면 새로운 GitHub Issue를 생성하거나 풀 리퀘스트를 제출해 주세요. 기존 프로젝트 구조를 따르고 각 새로운 앱에 대해 상세한 README.md를 포함시키는 것을 잊지 마세요.

커뮤니티 여러분의 지원에 감사드립니다! 🙏

🌟 앞으로의 업데이트를 놓치지 마세요! 저장소에 스타를 눌러주시면 RAG와 AI 에이전트를 활용한 새롭고 흥미로운 LLM 앱 소식을 가장 먼저 받아보실 수 있습니다.