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ds回答-开源llm应用开发平台

以下是几个著名的开源 LLM 应用开发平台,涵盖不同场景和技术特点:


1. Dify

  • 特点:低代码 / 无代码开发、支持 RAG 检索、Agent 智能体、模型管理、LLMOps 全流程优化。
  • 核心功能:可视化工作流编排、数百种模型兼容(如 GPT、Llama3)、50+ 内置工具集成(谷歌搜索、DALL・E)。
  • 适用场景:企业级 AI 应用、私有化部署、复杂多模态任务。
  • 开源地址:GitHub

2. Anything LLM

  • 特点:全栈 AI 应用框架,支持多用户、多模型、多文档管理。
  • 核心功能:工作区隔离上下文、自定义 Agent 工具(如网页浏览、代码执行)、多向量数据库兼容(Milvus、Chroma)。
  • 适用场景:企业知识库问答、多模态聊天机器人。
  • 开源地址:GitHub

3. LibreChat

  • 特点:类 ChatGPT 界面,支持本地与远程模型混合部署。
  • 核心功能:多模型切换(Claude、GPT-4、Gemini)、图像分析、代码生成、多语言支持。
  • 适用场景:个人 / 企业私有 ChatGPT 替代品。
  • 开源地址:GitHub

4. LazyLLM(商汤)

  • 特点:低代码开发,以数据流为核心的 AI 应用框架。
  • 核心功能:10 行代码构建 RAG 应用、支持复杂 Agent 流程(分支、循环)、一键部署到网页 / 企业微信。
  • 适用场景:快速原型开发、企业知识库定制。
  • 开源地址:GitHub

5. Open WebUI(Ollama WebUI)

  • 特点:离线优先,支持 Ollama 和本地模型。
  • 核心功能:多模型对话、RAG 本地集成、代码高亮、语音交互。
  • 适用场景:完全私有化部署、离线 AI 服务。
  • 开源地址:GitHub

6. Text Generation WebUI

  • 特点:基于 Gradio 的轻量化界面,支持多后端模型。
  • 核心功能:兼容 OpenAI API、LoRA 微调工具、多聊天模式(指令 / 对话)。
  • 适用场景:学术研究、快速模型测试。
  • 开源地址:GitHub

选择建议:

  • 企业级需求:优先 Dify、LazyLLM(低代码)或 Anything LLM(多用户管理)。
  • 私有部署:LibreChat、Open WebUI(离线)。
  • 技术探索:Text Generation WebUI(灵活调试)。

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