十行代码打造个性化大模型应用！商汤LazyLLM开源啦

主要观点总结

LazyLLM是一个百宝箱工具，旨在帮助用户快速构建具有生产力的AI大模型应用。通过提供易用接口和高层抽象，使用户能够像搭积木一样创建复杂的多Agent AI应用。它解决了多种行业痛点，包括应用开发门槛高、微调验证麻烦、后端不熟悉导致的服务配置繁琐等问题。

关键观点总结

关键观点1: LazyLLM的定义和目标

LazyLLM是一个让AI大模型应用开发变得快速、高效、低门槛的工具。它旨在帮助每个人成为大模型应用的创造者，通过提供便捷的高层抽象，让用户能够轻松上手。

关键观点2: LazyLLM的功能特点

LazyLLM支持多种场景的标准Web界面，接入多家大语言模型和Embedding模型，提供推理和微调功能。它内置数据流和功能模块，用户可以像搭积木一样构建AI应用。

关键观点3: LazyLLM如何解决行业痛点

LazyLLM通过降低大模型开发门槛、提供定制化的解决方案、支持微调和效果验证、一键部署和跨平台兼容性等功能，解决企业在应用开发过程中遇到的各种痛点。

关键观点4: LazyLLM的使用与上手

LazyLLM提供了便捷的高层抽象，即使对AI大模型一无所知，也能通过LazyLLM内置的数据流和功能模块，轻松拼接出多Agent AI应用。它提供了快速上手的方式，并兼容开源社区的生态。

关键观点5: LazyLLM的研发团队和加入方式

LazyLLM由商汤科技-大装置-训练平台与服务部团队研发。扫描下方二维码加入我们，一起让AI开发变得简单和有趣。

文章预览

LazyLLM是什么？   LazyLLM（懒懒猫）是一个百宝箱，让您可以像搭建积木一样，快速构建出具有生产力的AI大模型应用。LazyLLM旨在帮助您以最简单的方法和最少的代码，快速构建复杂、强大的多Agent AI应用原型，即使没有大模型应用开发背景也能轻松上手。 无论是搭建标准大模型应用，还是实现复杂的业务逻辑，LazyLLM尽自己所能的帮助您“lazy”。我们的目标是让每个人都能成为大模型应用的创造者。 先上干货，10行代码搭建多路召回的RAG documents = Document(dataset_path= '/file/to/yourpath' , embed=TrainableModule( 'bge-large-zh-v1.5' )) with pipeline() as ppl: with parallel().sum as ppl.prl: prl.retriever1 = Retriever(documents, parser= 'CoarseChunk' , similarity_top_k= 6 ) prl.retriever2 = Retriever(documents, parser= 'SentenceDivider' , similarity= 'chinese_bm25' , similarity_top_k= 6 ) ppl.reranker = Reranker( ………………………………