LazyLLM

低代码构建多Agent大模型应用的开发工具

优质新品编程frameworkdeep-learning

LazyLLM是一个致力于简化人工智能应用构建流程的开发工具，它通过提供低代码的解决方案，使得开发者即使不了解大模型也能轻松组装包含多个Agent的AI应用。LazyLLM支持一键部署所有模块，跨平台兼容，自动进行网格搜索参数优化，以及高效的模型微调，从而提升应用效果。

LazyLLM的目标受众是算法研究员和开发者，尤其是那些希望从繁杂的工程实现中解脱出来，专注于算法和数据的专业人士。无论是初学者还是资深专家，LazyLLM都能提供帮助，简化AI应用的构建过程，让开发者能够集中精力提升算法效果。

构建对话机器人，实现与用户的多轮对话。
实现检索增强生成，结合检索结果和生成模型提供更准确的回答。
故事创作，根据用户提供的大纲自动生成故事内容。

1. 安装LazyLLM，通过源码或pip安装。
2. 设置环境变量或配置文件，以便LazyLLM访问所需的API服务。
3. 根据需求导入LazyLLM中的模块和组件。
4. 利用LazyLLM提供的组件和模块，组装AI应用。
5. 使用LazyLLM的Flow功能，定义数据流和工作流。

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DB-GPT — AI原生数据应用开发框架

llama-recipes — 用于微调Meta Llama模型的库和示例脚本集合

Dabarqus — A tool for integrating private data with AI large language models.

rag-chatbot — 一个可以本地与多个PDF文件进行对话的聊天机器人。

gptme — 终端中的个人AI助手，具备本地工具。

Epsilla — 无需编码即可构建生产就绪的LLM应用程序

RAG_Techniques — 革命性的检索增强生成系统技术集合。

Data-Juicer — 一站式数据处理系统，为大型语言模型提供高质量数据。

IncarnaMind — 通过GPT等大型语言模型与你的文档对话

Composio — AI代理工具集，赋能复杂任务处理。

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Learn RAG with Langchain — 掌握RAG技术，提升AI生成内容的准确性和相关性。

RAGElo — RAG-based LLM agents的Elo排名工具

Omakase RAG Orchestrator — 一个集成了Django、Llamaindex和Google Drive的RAG应用框架。

Create-tsi — 低代码生成AI应用程序的生成性AI RAG工具包。

Algomax — 简化LLM和RAG模型输出评估，提供对定性指标的洞察

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