五個超級容易上手的AI項目
提升AI技能，動手實踐是最有效的途徑。
很多人都執著于“新技術怎么用”，其實應該多想想“我能解決什么問題”。這樣做，你的技術就能變成實實在在的價值，面試時也能令人印象深刻。
本文給大家推薦5個不同難度的AI項目，詳細說明每個項目的步驟和所需Python庫，能夠幫助你快速上手。
這些項目都以解決問題為核心，讀者可以直接實施，或用來啟發自己解決問題。
1 簡歷優化（新手級）
求職過程中，調整簡歷匹配不同職位是個費時費力的活。但現在，用大型語言模型，這個任務變得簡單了。下面是簡化步驟：
- 把簡歷做成Markdown格式（ChatGPT可以協助）。
- 用不同的提示模板，結合簡歷和職位描述，生成新的Markdown簡歷。
- 通過OpenAI的Python API，讓GPT-4o-mini幫你動態改寫簡歷。
- 把Markdown轉成HTML，再轉成PDF。
用Python的好處是可以輕松擴展這個過程。下面是核心代碼示例：
import openai
openai.api_key = "your_sk"
# 提示（假設md_resume和job_description已經被定義）
prompt = f"""
我有一份用Markdown格式編寫的簡歷和一份工作描述。
請根據工作要求調整我的簡歷，同時保持專業語氣。調整我的技能、經驗和成就，以突出與職位最相關的點。
確保我的簡歷仍然反映我獨特的資格和優勢，但強調與工作描述匹配的技能和經驗。
確保我的經驗以符合所需資格的方式呈現。
保持清晰、簡潔和專業。
以Markdown格式返回更新后的簡歷。
"""
# 調用API
response = openai.chat.completions.create(
model="gpt-4o-mini",
messages=[
{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},
{"role": "user", "content": prompt}
],
temperature = 0.25
)
# 提取響應
resume = response.choices[0].message.content2 視頻摘要生成器（新手級）
這個工具可以自動幫助看視頻，提取關鍵點，生成摘要。
步驟簡化如下：
- 從視頻鏈接中提取YouTube視頻ID。
- 獲取視頻文稿。
- 使用ChatGPT提示總結文稿。
- 用OpenAI的Python API自動化這個過程。
核心代碼如下（YouTube視頻）：
import re
from youtube_transcript_api import YouTubeTranscriptApi
youtube_url = "video link here"
# 使用正則表達式提取視頻ID
video_id_regex = r'(?:v=|\/)([0-9A-Za-z_-]{11}).*'
match = re.search(video_id_regex, youtube_url)
if match:
return match.group(1)
else:
return None
# 提取文稿
text_list = [transcript[i]['text'] for i in range(len(transcript))]
transcript_text = '\n'.join(text_list)3 自動整理PDF文件（中級）
我們可以利用AI自動按主題分類雜亂無章的PDF文件。
步驟如下：
- 提取每篇論文的摘要。
- 將摘要轉換成文本向量，存入Pandas DataFrame。
- 用sklearn聚類算法分組相似的向量。
- 為每個分組創建文件夾，并移動文件。
這里是用sentence_transformers庫生成文本向量的代碼：
from sentence_transformers import SentenceTransformer
# 加載嵌入模型
model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")
# 將摘要存儲在列表中
abstract_list = ["摘要1", "摘要2"]
# 計算嵌入
embeddings = model.encode(abstract_list)4 多模態搜索（中級）
在開發搜索系統時，常見的挑戰之一是重要信息常常嵌入在圖表和圖形中，不在純文本中。
解決方案是使用多模態嵌入模型，讓文本和圖像在同一個空間里表示。步驟簡化如下：
- 將PDF分割并提取圖像。
- 利用模型將文本和圖像轉換為向量，存儲于dataframe。
- 對所有PDF執行上述轉換。
- 對用戶查詢應用相同模型處理。
- 計算查詢與知識庫項目的余弦相似度。
- 返回最相關的前k個結果。
PDF分割是項目核心，可采用固定字符數分割，保持部分重疊，同時記錄文件名和頁碼等元數據。
以下是實現該過程的代碼示例：
import fitz # PyMuPDF
def extract_text_chunks(pdf_path, chunk_size, overlap_size):
# 打開PDF文件
pdf_document = fitz.open(pdf_path)
chunks = []
# 遍歷PDF的每一頁
for page_num in range(len(pdf_document)):
page = pdf_document[page_num]
page_text = page.get_text()
# 將當前頁面的文本分割成有重疊的塊
start = 0
while start < len(page_text):
end = start + chunk_size
chunk = page_text[start:end]
# 將頁碼與文本塊一起保存
chunks.append((page_num + 1, chunk))
# 移動到下一個有重疊的塊
start += chunk_size - overlap_size
return chunks
# 提取參數
pdf_path = "your_file.pdf"
chunk_size = 1000 # 每個文本塊的字符數
overlap_size = 200 # 重疊的字符數
text_chunks = extract_text_chunks_with_page_numbers(pdf_path, chunk_size, overlap_size)
# 顯示帶有頁碼的文本塊
for i, (page_number, chunk) in enumerate(text_chunks):
print(f"Chunk {i + 1} (Page {page_number}):\n{chunk}\n{'-' * 50}")5 知識庫問答系統（高級）文檔問答系統是AI項目中的熱門選擇。
如果文檔已經分割并存入DataFrame，我們可以將多模態搜索工具升級為多模態RAG系統。步驟如下：
- 對知識庫執行搜索（參考項目4）。
- 將用戶查詢與最相關的k個搜索結果一起，送入多模態模型。
- 使用Gradio創建一個簡單的問答系統用戶界面。
注：Llama 3.2 Vision在2025年前可通過Together AI的API免費使用。
這個項目結合了項目2和4的元素，并新增了用戶界面。我們可以使用Gradio這樣的工具，用幾行代碼就搭建起聊天界面。
以下是使用Gradio的示例代碼：
import gradio as gr
def generate_response(message, history):
# 生成響應的代碼
return response
demo = gr.ChatInterface(
fn=generate_response,
examples=[{"text": "Hello", "files": []}],
title="Echo Bot",
multimodal=True
)
demo.launch()現在，借助ChatGPT等工具，AI項目開發變得快速高效。建議大家大膽嘗試新項目，提升技能。
本文轉載自 ??AI科技論談??，作者： AI科技論談
