返回- AI利用开发底座 LazyLLM
- 低代码多Agent大模型开源软件，可极速构建企业级多模态RAG利用，
覆盖AI利用原型搭建、数据回流、模型迭代优化全流程，无缝支持私有化部署与公有云服务。
LazyLLM 是专为下一代AI利用设计的数据流驱动型开发软件，通过独创的Pipeline/Parallel/Loop等数据流引擎，让开发者以积木式组装构建多Agent利用（如智能对话、多模态RAG、AIGC工具）。 点击跳转至：LazyLLM Github主页
多模态AgenticRAG论文问答系统DEMO演示视频
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数据流开发范式以Pipeline/Parallel/Switch/If/Loop/Diverter/ Warp/Graph等组件，像搭积木一样编排AI逻辑。 -
一键全栈部署开发环境代码直通出产，无缝兼容Windows/macOS/Linux系统及裸金属/K8s/Slurm/公有云。
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统一化履历对齐分歧基模型、训推框架与数据库的使用接口，矫捷试验技术组合。 -
落地极速化轻量网关实现散布式利用分钟级部署，抢占市场先机。
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政企多模态知识库引擎——某央企
痛点：跨28个专业领域的海量非结构化数据（文本/图纸/报表）难以整合，传统检索方式正确率不及40%
规划：多模态知识库构建（NLP+CV+跨模态对齐）、动态加强多模态RAG（领域大模型继训+微调+专家反馈强化进建
价值：跨专业复合查问正确率达92%（行业初创28领域协同分析）、图文关联检索效能提升8倍、知识沉淀成本降低70%
智能客服系统——某电商巨头
痛点：人力成本高，复杂问题响应慢
规划：多Agent客服（意图鉴别→路由→Agentic-RAG知识库检索、智能数据库检索+多模态）
价值：问题解决率提升35%，24幼时服务覆盖率100%
政企知识库引擎——某大型政企
痛点：非结构化文档检索效能低，知识复用难题
规划：多路召回（BM25+向量化检索+多模态+Chat-BI）RAG
价值：查问响应速度<2秒，知识查找正确率提升50%，知识价值全开释
金融选股系统——某头部金融科技公司
痛点：结构化数据选股精准度仅27%
规划：大模型微调 + 多Agent数据流合作数据加强
价值：正确率飙升至92%（+65个百分点），决策智能化飞跃
支持主流开源的模型（LLM模型：InternLM系列/ChatGLM系列/Qwen系列/DeepSeek系列/Baichuan系列/LLaMA系列等； 嵌入模型：bge及其reranker系列/siglip等跨模态模型；多模态模型：InternVL图文理解/Stable-Diffusion文生图/ChatTTS语音转文字/Bark文字转语音/Wan2.1文生视频等）及在线API（OpenAI/SenseNova/Moonshot/GLM/DeepSeek），齐全列表见: Supported Models - LazyLLM。
基础职能可纯CPU运行，但微调/推理建议建设GPU。
都支持。线下支持主流LLM模型、VQA图文问答模型、Embedding模型和Reranker模型的微调。线上支持GLM、OpenAI、Qwen的在线微调。
支持全链路私有化部署。
中英文的教程及API都有 ？汕谢凰，详见：Getting Started - LazyLLM。
全面适配！ 支持昇腾/寒武纪芯片+麒麟OS+达梦等国产数据库。
LazyLLM作为新一代大模型利用开发框架，在四大主题维度实现突破性创新：
1. 通过独创的可视化数据流编排组件（如Pipeline/Parallel/Loop等），以"数据流为主题的开发范式将复杂Agent合作代码精简70%，实现碾压级的开发效能提升；
2. 作为唯一支持全栈部署的框架，原生兼容主流操作系统（Windows/macOS/Linux）和基础设施（裸金属/K8s/公有云），并深度适配国产化生态（昇腾、寒武纪芯片/麒麟OS等）；
3. 针对企业场景出格优化了RAG引擎（多模态检索正确率提升40%）和Agent工厂（复杂工作效能提升90%），提供开箱即用的高级战术；
4. 形成出产关环，通过轻量网关实现分钟级部署（较竞品提速3倍），并已在金融/政企等30+行业完玉成流程验证，提供齐全的运维监控支持。这些个性共同组成了LazyLLM相较于LangChain、LlamaIndex的代际优势
欢迎关注公家号：lazyllm以及 GitHub主页。
已在金融客服、教育问答、医疗知识库落地，案例详情请点击右侧【产品试用】或联系团队获取。
欢迎提交PR或Issue 到GitHub：https://github.com/LazyAGI/LazyLLM。
