lazyllm.WebModule(rag_ppl, port=23456).start().wait()
模块化与数据流管理:通过 Pipeline、Parallel 等预定义流程,轻松组织复杂应用逻辑。
多智能体支持:快速构建包含多个 AI 智能体的应用,适配大模型任务。
一键部署与跨平台兼容性:支持从原型验证到生产发布的完整流程,自动配置子模块服务,兼容裸金属服务器、开发机、Slurm 集群和公有云。
高效的模型微调:支持应用内模型微调,持续提升应用性能。
轻量级网关机制:简化服务启动和 URL 配置,提升开发效率。
感兴趣的小伙伴可以去官方 GitHub 仓库查看:
官方免费课程
另外,LazyLLM 还提供了《20小时通关工业级RAG》的免费课程。课程在 RAG 基础概念的基础上,系统讲解了:
1. 如何通过优化检索策略来逐步提升知识库召回的准确性;
2. 如何运用向量数据库来加速工程的冷启动和召回效率;
3. 如何将多模态、知识图谱和Agent融入到RAG中。
力求帮助学员突破 “只能开发玩具级 RAG” 的瓶颈,掌握工业级交付能力。课程不仅涵盖丰富的理论知识,还配备大量实践案例,助力学员在产业智能化浪潮中抢占先机。