太火了， github11万星！ 这可能是github上最好的RAG框架和智能体开发平台

企业级RAG框架（支持deepseek） 开源！！

源代码

https://www.gitpp.com/llmware/llm-software

llm–software：企业级开源大语言模型（LLM）开发框架

核心目标：
构建安全、高效的RAG（检索增强生成）应用

主要特点：

1.企业级RAG全流程

提供从文档解析到生成式推理的完整流水线

支持PDF/Word/Excel等50+文件格式解析

2.核心优势

预置专业化模型：集成50+开箱即用的微调模型，针对合同分析、财务报告解读等场景优化

支持多种模型格式：包括HuggingFace、GGUF、OpenVINO等

3.智能体开发平台

可编排多步骤工作流，如合同审查→合规检查→风险预警

内置法律、金融、医疗等垂直领域工具链

4.安全私有化部署

支持本地化知识库与模型部署

提供企业级鉴权、审计日志和数据加密

典型应用场景：

合同智能分析：自动提取金额条款、义务条款

合规审查：匹配监管文件与内部政策

知识库问答：基于企业文档的精准问答系统

报告生成：自动汇总财务/销售数据

技术亮点：

混合检索引擎：结合关键词+语义搜索，准确率提升40%

轻量化模型：部分模型（如BLING系列<2B参数）可在CPU环境实时推理

模块化设计：可单独使用文档解析、模型推理等组件

适用对象：

企业开发者：需构建私有化AI应用

数据工程师：处理非结构化文档

AI研究员：快速实验RAG优化策略

智能体开发平台是一种用于构建和部署人工智能智能体的综合性工具。智能体，也称为人工智能代理，是模拟人类智能行为的人工智能系统，其核心通常是大语言模型（LLM）。智能体能够感知周围环境，自主做出决策，并执行各种任务以实现设定目标。以下是对智能体开发平台的详细介绍：

一、智能体开发平台的核心功能

1.模型集成与管理：

集成多种模型：平台支持集成多种大语言模型（LLM），如GPT、BERT等，以及针对特定任务优化的微调模型。

模型管理：提供模型版本控制、部署、监控和优化等功能，确保模型的高效运行和性能提升。

2.工作流编排：

多步骤任务处理：允许开发者编排多步骤的工作流，将复杂的任务拆分成多个可执行的小步骤，提高任务处理的效率和准确性。

任务调度与自动化：支持任务的自动调度和执行，减少人工干预，提高工作效率。

3.工具链与API支持：

内置工具链：提供针对特定领域（如法律、金融、医疗等）的工具链，帮助开发者快速构建专业的智能体应用。

API接口：提供丰富的API接口，方便开发者与外部系统和服务进行集成，扩展智能体的功能。

4.安全与隐私保护：

私有化部署：支持本地化知识库与模型部署，确保数据的安全性和隐私性。

安全功能：提供企业级鉴权、审计日志和数据加密等安全功能，保障智能体的安全运行。

二、智能体开发平台的应用场景

1.客户服务：

构建智能客服机器人，能够根据客户的问题自动提供解答和帮助，提高客户满意度。

2.业务自动化：

在金融、法律、医疗等领域，智能体可以自动化处理合同审查、合规检查、风险评估等任务，提高工作效率和准确性。

3.知识管理与问答：

构建基于企业文档的知识库问答系统，帮助员工快速获取所需信息，提高工作效率。

4.报告生成与数据分析：

自动汇总和分析财务数据、销售数据等，生成报告和可视化图表，为决策提供支持。

三、智能体开发平台的优势

1.灵活性：

平台支持模块化设计，开发者可以根据需要选择和使用不同的组件和服务，灵活构建符合自身需求的智能体应用。

2.易用性：

提供直观的用户界面和丰富的文档资料，帮助开发者快速上手和解决问题。

3.可扩展性：

平台支持与外部系统和服务进行集成，方便开发者扩展智能体的功能和应用场景。

4.成本效益：

通过自动化处理任务，减少人工干预，降低企业运营成本。同时，平台支持私有化部署，确保数据的安全性和隐私性，避免数据泄露和合规风险。

四、智能体开发平台的未来发展

随着人工智能技术的不断发展和普及，智能体开发平台将在更多领域得到应用和推广。未来，智能体开发平台将更加注重模型的优化和训练效率的提升，同时加强与外部系统和服务的集成能力，为企业提供更加全面、高效、智能的解决方案。

总的来看，智能体开发平台是一种强大的工具，能够帮助开发者快速构建和部署符合自身需求的智能体应用。通过利用平台的核心功能和优势，企业可以提高工作效率、降低成本、提升客户满意度和竞争力。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】