提升AI技能，动手实践是最有效的途径。

很多人都执着于“新技术怎么用”，其实应该多想想“我能解决什么问题”。这样做，你的技术就能变成实实在在的价值，面试时也能令人印象深刻。

本文给大家推荐5个不同难度的AI项目，详细说明每个项目的步骤和所需Python库，能够帮助你快速上手。

这些项目都以解决问题为核心，读者可以直接实施，或用来启发自己解决问题。

1 简历优化（新手级）

求职过程中，调整简历匹配不同职位是个费时费力的活。但现在，用大型语言模型，这个任务变得简单了。下面是简化步骤：

用Python的好处是可以轻松扩展这个过程。下面是核心代码示例：

import openaiopenai.api_key = "your_sk"# 提示（假设md_resume和job_description已经被定义）prompt = f"""我有一份用Markdown格式编写的简历和一份工作描述。请根据工作要求调整我的简历，同时保持专业语气。调整我的技能、经验和成就，以突出与职位最相关的点。确保我的简历仍然反映我独特的资格和优势，但强调与工作描述匹配的技能和经验。确保我的经验以符合所需资格的方式呈现。保持清晰、简洁和专业。以Markdown格式返回更新后的简历。"""# 调用APIresponse = openai.chat.completions.create(model="gpt-4o-mini",messages=[{"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."},{"role": "user", "content": prompt}],temperature = 0.25)# 提取响应resume = response.choices[0].message.content

2 视频摘要生成器（新手级）

这个工具可以自动帮助看视频，提取关键点，生成摘要。

步骤简化如下：

核心代码如下（YouTube视频）：

import refrom youtube_transcript_api import YouTubeTranscriptApiyoutube_url = "video link here"# 使用正则表达式提取视频IDvideo_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 自动整理PDF文件（中级）

我们可以利用AI自动按主题分类杂乱无章的PDF文件。

步骤如下：

这里是用sentence_transformers库生成文本向量的代码：

from sentence_transformers import SentenceTransformer# 加载嵌入模型model = SentenceTransformer("all-MiniLM-L6-v2")# 将摘要存储在列表中abstract_list = ["摘要1", "摘要2"]# 计算嵌入embeddings = model.encode(abstract_list)

4 多模态搜索（中级）

在开发搜索系统时，常见的挑战之一是重要信息常常嵌入在图表和图形中，不在纯文本中。

解决方案是使用多模态嵌入模型，让文本和图像在同一个空间里表示。步骤简化如下：

PDF分割是项目核心，可采用固定字符数分割，保持部分重叠，同时记录文件名和页码等元数据。

以下是实现该过程的代码示例：

import fitz# PyMuPDFdef extract_text_chunks(pdf_path, chunk_size, overlap_size):# 打开PDF文件pdf_document = fitz.open(pdf_path)chunks = []# 遍历PDF的每一页for page_num in range(len(pdf_document)):page = pdf_document[page_num]page_text = page.get_text()# 将当前页面的文本分割成有重叠的块start = 0while start < len(page_text):end = start + chunk_sizechunk = page_text[start:end]# 将页码与文本块一起保存chunks.append((page_num + 1, chunk))# 移动到下一个有重叠的块start += chunk_size - overlap_sizereturn chunks# 提取参数pdf_path = "your_file.pdf"chunk_size = 1000# 每个文本块的字符数overlap_size = 200# 重叠的字符数text_chunks = extract_text_chunks_with_page_numbers(pdf_path, chunk_size, overlap_size)# 显示带有页码的文本块for i, (page_number, chunk) in enumerate(text_chunks):print(f"Chunk {i + 1} (Page {page_number}):\n{chunk}\n{'-' * 50}")

5 知识库问答系统（高级）文档问答系统是AI项目中的热门选择。

如果文档已经分割并存入DataFrame，我们可以将多模态搜索工具升级为多模态RAG系统。步骤如下：

注：Llama 3.2 Vision在2025年前可通过Together AI的API免费使用。

这个项目结合了项目2和4的元素，并新增了用户界面。我们可以使用Gradio这样的工具，用几行代码就搭建起聊天界面。

以下是使用Gradio的示例代码：

import gradio as grdef generate_response(message, history):# 生成响应的代码return responsedemo = gr.ChatInterface(fn=generate_response,examples=[{"text": "Hello", "files": []}],title="Echo Bot",multimodal=True)demo.launch()

现在，借助ChatGPT等工具，AI项目开发变得快速高效。建议大家大胆尝试新项目，提升技能。

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