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：

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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

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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

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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

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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

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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

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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

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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）。