返回- AI應用開發底座 LazyLLM
- 低代碼多Agent大模型開源軟件，可極速構建企業級多模態RAG應用，
覆蓋AI應用原型搭建、數據回流、模型迭代優化全流程，無縫支撐私有化部署與公有云服務。
LazyLLM 是專為下一代AI應用設計的數據流驅動型開發軟件，通過獨創的Pipeline/Parallel/Loop等數據流引擎，讓開發者以積木式拼裝構建多Agent應用（如智能對話、多模態RAG、AIGC工具）。 點擊跳轉至：LazyLLM Github主頁
多模態AgenticRAG論文問答系統DEMO演示視頻
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數據流開發范式以Pipeline/Parallel/Switch/If/Loop/Diverter/ Warp/Graph等組件，像搭積木一樣編排AI邏輯。 -
一鍵全棧部署開發環境代碼直通生產，無縫兼容Windows/macOS/Linux系統及裸金屬/K8s/Slurm/公有云。
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統一化體驗對齊不同基模型、訓推框架與數據庫的使用接口，靈活試驗技術組合。 -
落地極速化輕量網關實現分布式應用分鐘級部署，搶占市場先機。
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政企多模態知識庫引擎——某央企
痛點：跨28個專業領域的海量非結構化數據（文本/圖紙/報表）難以整合，傳統檢索方式準確率不足40%
方案：多模態知識庫構建（NLP+CV+跨模態對齊）、動態增強多模態RAG（領域大模型繼訓+微調+專家反饋強化學習
價值：跨專業復合查詢準確率達92%（行業首創28領域協同分析）、圖文關聯檢索效率提升8倍、知識沉淀成本降低70%
智能客服系統——某電商巨頭
痛點：人力成本高，復雜問題響應慢
方案：多Agent客服（意圖識別→路由→Agentic-RAG知識庫檢索、智能數據庫檢索+多模態）
價值：問題解決率提升35%，24小時服務覆蓋率100%
政企知識庫引擎——某大型政企
痛點：非結構化文檔檢索效率低，知識復用困難
方案：多路召回（BM25+向量化檢索+多模態+Chat-BI）RAG
價值：查詢響應速度<2秒，知識查找準確率提升50%，知識價值全釋放
金融選股系統——某頭部金融科技公司
痛點：結構化數據選股精準度僅27%
方案：大模型微調 + 多Agent數據流協作數據增強
價值：準確率飆升至92%（+65個百分點），決策智能化飛躍
支持主流開源的模型（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等跨模態模型；多模態模型：InternVL圖文理解/Stable-Diffusion文生圖/ChatTTS語音轉文字/Bark文字轉語音/Wan2.1文生視頻等）及在線API（OpenAI/SenseNova/Moonshot/GLM/DeepSeek），完整列表見: Supported Models - LazyLLM。
基礎功能可純CPU運行，但微調/推理建議配備GPU。
都支持。線下支持主流LLM模型、VQA圖文問答模型、Embedding模型和Reranker模型的微調。線上支持GLM、OpenAI、Qwen的在線微調。
支持全鏈路私有化部署。
中英文的教程及API都有。可切換雙語，詳見：Getting Started - LazyLLM。
全面適配！ 支持昇騰/寒武紀芯片+麒麟OS+達夢等國產數據庫。
LazyLLM作為新一代大模型應用開發框架，在四大核心維度實現突破性創新：
1. 通過獨創的可視化數據流編排組件（如Pipeline/Parallel/Loop等），以"數據流為核心的開發范式將復雜Agent協作代碼精簡70%，實現碾壓級的開發效率提升；
2. 作為唯一支持全棧部署的框架，原生兼容主流操作系統（Windows/macOS/Linux）和基礎設施（裸金屬/K8s/公有云），并深度適配國產化生態（昇騰、寒武紀芯片/麒麟OS等）；
3. 針對企業場景特別優化了RAG引擎（多模態檢索準確率提升40%）和Agent工廠（復雜任務效率提升90%），提供開箱即用的高級策略；
4. 形成生產閉環，通過輕量網關實現分鐘級部署（較競品提速3倍），并已在金融/政企等30+行業完成全流程驗證，提供完整的運維監控支持。這些特性共同構成了LazyLLM相較于LangChain、LlamaIndex的代際優勢
歡迎關注公眾號：lazyllm以及 GitHub主頁。
已在金融客服、教育問答、醫療知識庫落地，案例詳情請點擊右側【產品試用】或聯系團隊獲取。
歡迎提交PR或Issue 到GitHub：https://github.com/LazyAGI/LazyLLM。
