# Cookbook

## Docs

- [使用 Spaces 和 Gradio 创建演示](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/enterprise_cookbook_gradio.md)
- [开源 AI 指南 (Cookbook)](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/index.md)
- [用 Gemma, MongoDB 和开源模型构建 RAG 系统](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/rag_with_hugging_face_gemma_mongodb.md)
- [使用自定义非结构化数据构建 RAG](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/rag_with_unstructured_data.md)
- [使用 SetFit 进行零样本文本分类的数据标注建议](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/labelling_feedback_setfit.md)
- [使用大型语言模型作为评审者清理现有的偏好数据集](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/clean_dataset_judges_distilabel.md)
- [企业级 Hub 操作指南](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/enterprise_cookbook_overview.md)
- [使用 Transformers Agents 构建具有工具调用超能力的智能体 🦸](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/agents.md)
- [在单个 GPU 上针对自定义代码微调代码 LLM](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/fine_tuning_code_llm_on_single_gpu.md)
- [使用 PEFT 进行提示微调](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/prompt_tuning_peft.md)
- [RAG 评估](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/rag_evaluation.md)
- [让多个智能体在多智能体层级中协作 🤖🤝🤖](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/multiagent_web_assistant.md)
- [使用 Haystack 和 NuExtract 进行信息提取](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/information_extraction_haystack_nuextract.md)
- [用 🤗 transformers, 🤗 datasets 和 FAISS 嵌入多模态数据进行相似度搜索](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/faiss_with_hf_datasets_and_clip.md)
- [使用向量嵌入和 Qdrant 进行代码搜索](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/code_search.md)
- [使用 distilabel 生成偏好数据集](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/generate_preference_dataset_distilabel.md)
- [使用 LangChain 在 HuggingFace 文档上构建高级 RAG](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/advanced_rag.md)
- [微调大型语言模型以生成波斯语产品目录的 JSON 格式](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/fine_tuning_llm_to_generate_persian_product_catalogs_in_json_format.md)
- [在自定义数据集上微调语义分割模型并通过推理 API 使用](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/semantic_segmentation_fine_tuning_inference.md)
- [基于 SQL 和 Jina Reranker v2 的 RAG](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/rag_with_sql_reranker.md)
- [构建一个基于 Gemma、Elasticsearch 和 Hugging Face 模型的 RAG 系统](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/rag_with_hugging_face_gemma_elasticsearch.md)
- [在 Hugging Face Spaces 上设置 Phoenix 观察性仪表板以进行 LLM 应用程序追踪](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/phoenix_observability_on_hf_spaces.md)
- [使用 Cleanlab 进行主动学习标注文本数据](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/annotate_text_data_transformers_via_active_learning.md)
- [智能体 RAG：通过查询重构和自查询来增强你的 RAG ！🚀](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/agent_rag.md)
- [怎么使用推理端点去嵌入文档](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/automatic_embedding_tei_inference_endpoints.md)
- [基于文档检索（ColPali）和视觉语言模型（VLMs）的多模态检索增强生成（RAG）](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/multimodal_rag_using_document_retrieval_and_vlms.md)
- [用自定义数据集微调目标检测模型🖼，部署至 Spaces，并进行 Gradio API 集成](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/fine_tuning_detr_custom_dataset.md)
- [使用 TGI 的消息 API 从 OpenAI 迁移到 Open LLMs](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/tgi_messages_api_demo.md)
- [用 Hugging Face Zephyr 和 LangChain 针对 Github issues 构建简单的 RAG](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/rag_zephyr_langchain.md)
- [使用 Hugging Face 生态系统（TRL）对视觉语言模型 (Qwen2-VL-7B) 进行微调](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/fine_tuning_vlm_trl.md)
- [在 HF 空间中的互动开发](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/enterprise_cookbook_dev_spaces.md)
- [使用 Elasticsearch 和 Hugging Face 进行语义重排序](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/semantic_reranking_elasticsearch.md)
- [数据标注与 Argilla Spaces](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/enterprise_cookbook_argilla.md)
- [推理端点（专用）](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/enterprise_dedicated_endpoints.md)
- [介绍](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/benchmarking_tgi.md)
- [利用知识图谱增强 RAG 推理能力](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/rag_with_knowledge_graphs_neo4j.md)
- [通过引入语义缓存到 FAISS 中以增强 RAG 系统的性能](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/semantic_cache_chroma_vector_database.md)
- [分析艺术风格与多模态嵌入](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/analyzing_art_with_hf_and_fiftyone.md)
- [用 LlamaIndex 构建一个 RAG 电子书库智能助手](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/rag_llamaindex_librarian.md)
- [用自定义生物医学数据集微调视觉 Transformer 模型](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/fine_tuning_vit_custom_dataset.md)
- [使用 Cleanlab 检测文本数据集中的问题](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/issues_in_text_dataset.md)
- [使用 Stable Diffusion 进行图像插值](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/stable_diffusion_interpolation.md)
- [数据分析智能体：瞬间获取数据洞察 ✨](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/agent_data_analyst.md)
- [多智能体 RAG 系统 🤖🤝🤖](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/multiagent_rag_system.md)
- [使用结构化生成进行带源高亮的 RAG](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/structured_generation.md)
- [用于文本到 SQL 的智能体，带有自动错误修正功能](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/agent_text_to_sql.md)
- [使用 Hugging Face 和 Milvus 构建 RAG 系统](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/rag_with_hf_and_milvus.md)
- [个人身份信息（PII）检测的 LLM 网关](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/llm_gateway_pii_detection.md)
- [无服务器推理 API](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/enterprise_hub_serverless_inference_api.md)
- [使用 LLM 作为评判者🧑‍⚖️进行自动化和多方面的评估](https://huggingface.co/learn/cookbook/zh-CN/llm_judge.md)
