主要观点总结
LazyLLM是一个低代码构建多Agent大模型应用开发工具，提供搭建应用的工作流和大量标准流程工具。它支持一键部署、跨平台兼容、网格搜索参数优化、模型微调等功能。此文介绍了LazyLLM的功能、使用指南、安装方法、设计理念等。
关键观点总结
关键观点1: 主要功能和特点
LazyLLM提供了便捷的AI应用组装流程，即使不了解大模型也可以轻松组建包含多个Agent的AI应用。它支持一键部署所有模块，跨平台兼容，支持网格搜索参数优化、模型微调等功能。
关键观点2: 使用指南
LazyLLM可以用来构建常用的人工智能应用，例如对话机器人、检索增强生成、故事创作等。使用示例给出了具体的代码实现。
关键观点3: 安装方法
LazyLLM的源码可以通过git进行安装，如果需要进行微调、推理部署或搭建rag应用等，则需要使用更完整的依赖包进行安装。
关键观点4: 设计理念
LazyLLM的设计理念源于对大模型在生产环节表现出的局限性的深刻洞察，旨在让算法研究员和开发者能够专注于算法和数据，简化AI应用的构建过程。
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项目简介 扫码 加入技术交流群，备注 「 开发语言-城市-昵称 」 合作请注明 LazyLLM提供了搭建应用的workflow，并为开发过程中的各个环节提供了许多标准流程和工具 支持： 一键部署所有模块的能力、跨平台兼容（无需修改代码即可一键切换IaaS平台）、网格搜索参数优化、模型微调、RAG常用组件、基础界面等（聊天界面、文档管理界面） 即使不了解大模型，也可以使用LazyLLM组建出包含多个Agent的AI应用。 LazyLLM是一款低代码构建 多Agent 大模型应用的开发工具，协助开发者用极低的成本构建复杂的AI应用，并可以持续的迭代优化效果。LazyLLM提供了便捷的搭建应用的workflow，并且为应用开发过程中的各个环节提供了大量的标准流程和工具。 基于LazyLLM的AI应用构建流程是 原型搭建 -> 数据回流 -> 迭代优化 ，即您可以先基于LazyLLM快速跑通应用的原型，
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