llm-app简介
llm-app是由Pathway公司开发的一个开源框架,用于快速构建和部署基于大型语言模型(LLM)的企业级检索增强生成(RAG)应用。它具有以下主要特点:
- 支持实时同步多种数据源,包括文件系统、Google Drive、SharePoint、S3、Kafka、PostgreSQL等
- 内置数据索引功能,支持向量搜索、混合搜索和全文搜索,全部在内存中进行并带有缓存
- 无需额外基础设施,可以直接作为Docker容器运行
- 提供HTTP API接口,方便与前端集成
- 基于Pathway框架,具有统一的应用逻辑,无需集成多个独立模块
快速开始
- 克隆llm-app仓库:
git clone https://github.com/pathwaycom/llm-app.git
- 进入示例目录,选择一个模板应用:
cd llm-app/examples/pipelines
- 按照README说明运行应用
应用模板
llm-app提供了多个开箱即用的应用模板:
- 问答RAG应用 - 基于GPT模型的端到端问答系统
- 实时文档索引 - 用于RAG的实时文档索引pipeline
- 多模态RAG pipeline - 使用GPT-4处理PDF等非结构化文档
- 自适应RAG应用 - 使用Pathway开发的技术降低token成本
- 私有RAG应用 - 使用Mistral和Ollama的本地部署版本
- 非结构化到SQL pipeline - 将PDF等转换为SQL并支持自然语言查询
学习资源
- 官方文档
- 视频教程
- 示例代码
- examples目录包含多个完整的应用示例
- 社区支持
- 博客文章
- Pathway博客定期发布LLM应用开发相关文章
总结
llm-app为构建企业级LLM应用提供了一个强大而灵活的框架。通过学习本文提供的资源,开发者可以快速掌握llm-app的使用,并将其应用到实际项目中。无论是构建问答系统、文档检索还是自然语言查询接口,llm-app都能大大简化开发流程,提高效率。
希望这份学习资源汇总能帮助您更好地利用llm-app,构建出强大的AI应用!如果您在学习过程中有任何问题,欢迎在GitHub上提出issue或加入Discord社区讨论。
