llmflows

用于构建透明和简化的LLM应用建设的LLMFlows框架

LLMFlows框架用于构建透明、简化的LLM应用，如聊天机器人和问答系统。通过提供基本的抽象层，确保组件完全透明，方便监控、维护和调试。用户可利用流和步骤类构建灵活的LLM应用，并通过异步支持优化性能，同时集成向量数据库和回调功能，实现全面控制和可见性。

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介绍相关项目

llm-workflow-engine - 功能强大的命令行界面和工作流管理工具，兼容多种大语言模型

ChatGPTGPT4GithubLLM Workflow Engine命令行开源项目插件架构

LLM Workflow Engine（LWE）是一款功能强大的命令行界面和工作流管理工具，专为大语言模型（LLM）设计。它支持通过终端与ChatGPT/GPT-4交互，兼容OpenAI官方API，并提供多种插件扩展功能。用户可以轻松构建Ansible Playbooks工作流，支持Docker镜像和Python库，适用于多种LLM供应商如GPT-3、Cohere等。

langflow - 多功能视觉框架，适用于创建多代理和RAG应用

GithubLangflowPython多代理应用开源开源项目热门部署

Langflow是一个开源的视觉框架，使用Python驱动，并完全可定制。这一框架支持构建多代理和富响应生成(RAG)应用，不特定于LLM和向量存储系统。通过提供高度交互的组件界面，用户可以轻松设计和部署其应用，而无需担心底层配置。无论是在Hugging Face Spaces还是Google Cloud Platform上，Langflow均可快速部署，并支持从JSON文件加载和运行应用。此外，Langflow还支持命令行界面(CLI)，为开发人员提供了额外的灵活性和控制力。

superflows - 开源AI助手集成框架

AI助手API集成GithubSuperflows开源开源项目自然语言处理

Superflows是一个开源AI助手集成框架，支持在软件产品中快速添加智能对话功能。它能够理解自然语言查询，通过调用API执行任务和回答问题。该框架兼容多种大语言模型，提供开发者仪表盘、React组件和流式API。Superflows简化了AI助手的开发流程，适用于CRM、数据分析等多种应用场景。

comfyui_LLM_party - 使用ComfyUI快速构建和集成LLM工作流

API调用ComfyUIGithubLLM工具开源项目本地模型节点

该项目基于ComfyUI前端，提供完整节点集以便快速构建和集成LLM工作流，并兼容现有的SD工作流。项目更新涵盖了自动生成LLM工具、支持DuckDuckGo搜索、多知识库调用、额外参数输入，以及多平台代理连接。该项目支持所有OpenAI格式的API调用和本地大模型，兼容多种API和本地模型。该项目还提供丰富的教程和示例工作流，以便用户快速上手和定制开发。

llm-api - 灵活易用的跨平台大语言模型API框架

API接口Docker容器GPU加速GithubLLM API大语言模型开源项目

LLM-API是一个灵活的大语言模型API框架，支持在多种硬件平台上运行各类LLM模型。通过简单的YAML配置，它能自动下载模型并提供统一的API接口。支持Docker容器和本地运行，兼容Llama、GPT等多种模型。项目还包含Python客户端和LangChain集成，大大简化了LLM的应用开发过程，使其强大功能更易于开发者使用。

LLMBox - 全面的大型语言模型训练与评估框架

GithubLLMBox大语言模型开源项目模型评估训练管道高效推理

LLMBox是一个综合性大型语言模型(LLM)库，集成了统一的训练流程和全面的模型评估功能。该框架旨在提供LLM训练和应用的完整解决方案，其设计注重实用性，在训练和使用过程中体现出高度的灵活性和效率。LLMBox支持多样化的训练策略和数据集，提供丰富的评估方法，并具备高效的推理和量化能力，为LLM的研究和开发提供了强大支持。

Flowise - 使用拖放界面轻松创建定制的LLM应用程序，支持多种部署方式

DockerFlowiseGithubLLMNodeJSReact开源项目

Flowise让您通过拖放界面轻松创建自定义LLM应用程序。提供详细的快速安装指南，支持NodeJS和Docker部署。模块化架构对开发者友好，并支持自托管，适用于AWS、Azure、Digital Ocean等主流云平台，确保应用灵活且易扩展。

aiflows - AI工作流设计与实现的模块化开源框架

CoLinkFlowVerseFunSearchGithubPython 3.10aiFlows开源项目

aiFlows是一个模块化框架，简化了涉及人类、AI系统和工具的复杂工作流的设计和实现。其特点包括模块化设计、可复用性、点对点远程协作和并发执行。通过FlowVerse社区，用户可以下载和定制各种工作流，促进AI研究者和实践者的协作和反馈。支持Python 3.10+，助力下一代AI工具的开发和优化。

LLMStack - 无代码构建AI代理和工作流平台

AI代理GithubLLMStack云部署开源项目无代码平台生成式AI

LLMStack是一个无代码平台，允许构建定制化的生成式AI代理、应用和聊天机器人。用户无需编写代码即可集成数据和内部工具，并连接GPT驱动的模型。平台支持从Slack或Discord触发AI链，并可部署到云端或本地。LLMStack还提供多租户功能，支持创建多个组织和管理用户权限。了解更多，请访问我们的文档页面。

ROS-LLM - 一个用于具身智能应用的ROS框架

GPT-4GithubROS-LLMROS2开源项目机器人控制自然语言交互

ROS-LLM项目打造了一个使用大语言模型（如GPT-4和ChatGPT）的ROS框架，用于机器人决策和控制。框架易于扩展和集成，只需简单API配置，十分钟内即可完成机器人与ROS-LLM的结合，快速创建互动与控制体验。支持ROS系统，并拥有本地和云端自然语音交互、历史记录保存功能。未来计划增加导航接口和传感器输入接口，以提升机器人导航与环境感知能力。

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