最近在企业级别的知识库需求特别多，在GitHub 上面找到了一个开源框架——llmware 是一个专为企业级 RAG（Retrieval-Augmented Generation）应用设计的统一框架，主打小型、专用模型，可在本地部署，兼顾隐私、安全与成本效益。
🧰 核心能力
| 模块 | 功能说明 |
|---|---|
| RAG Pipeline | 完整生命周期：从知识源接入 → 检索 → 生成 |
| 50+ 小型专用模型 | 专注企业任务：问答、分类、摘要、提取（如 SLIM、BLING、DRAGON 系列） |
| 模型目录（ModelCatalog） | 统一调用 150+ 模型（支持 GGUF、HuggingFace、OpenAI 等） |
| 文档处理（Library） | 支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片等格式的解析、切块、向量化 |
| 检索（Query） | 文本检索、语义检索、混合检索、元数据过滤 |
| 提示与生成（Prompt） | 支持“带来源的提示”（Prompt with Sources），自动将检索结果注入 LLM |
| 代理（Agents） | 多模型协作，支持函数调用（如情感分析、提取、摘要） |
🚀 快速上手
1. 安装
pip3 install llmware # 或完整安装 pip3 install 'llmware[full]'2. 运行第一个例子（本地合同分析）
from llmware.prompts import Prompt from llmware.setup import Setup import os # 下载示例合同 sample_path = Setup().load_sample_files() contracts_path = os.path.join(sample_path, "Agreements") # 加载本地模型 prompter = Prompt().load_model("bling-phi-3-gguf") # 分析合同 contract = os.listdir(contracts_path)[0] prompter.add_source_document(contracts_path, contract, query="executive employment agreement") responses = prompter.prompt_with_source("What is the executive's base salary?") print(responses[0]["llm_response"])🔥 最新亮点
•SLIM 模型：支持函数调用，适合构建多步代理工作流。
•DRAGON 系列：6-9B 参数，企业级 RAG 优化，支持 GGUF 本地部署。
•BLING 系列：1-5B 参数，笔记本即可运行，适合快速原型开发。
•新工具：
- •BizBot：本地 RAG + SQL 商业智能聊天机器人。
- •Lecture Tool：语音转文字 + 问答。
- •OCR 支持：提取 PDF/图片中的文字。
•多数据库支持：SQLite（免安装）、Mongo、Postgres、Milvus、ChromaDB 等。
📦 模型速览
| 系列 | 参数规模 | 特点 | 示例模型 |
|---|---|---|---|
| SLIM | 1-3B | 函数调用、代理任务 | slim-extract-tool,slim-sentiment-tool |
| BLING | 1-5B | RAG 优化、笔记本运行 | bling-phi-3-gguf,bling-tiny-llama-v0 |
| DRAGON | 6-9B | 高精度、企业部署 | dragon-yi-answer-tool,dragon-mistral-answer-tool |
| Industry BERT | - | 行业专用嵌入模型 | industry-bert-sec,industry-bert-loans |
项目地址
- •GitHub: https://github.com/llmware-ai/llmware
- •HuggingFace 模型库：https://huggingface.co/llmware
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2. 102 道 AI 大模型真题：直击大模型核心考点
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3. 97 道 LLMs 真题：聚焦大型语言模型高频问题
专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案，比如让很多人头疼的 “复读机问题”：
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L1阶段：了解大模型的基础知识，以及大模型在各个行业的应用和分析，学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。
L2阶段：攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段：AI大模型RAG应用开发工程，主要学习RAG检索增强生成：包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估，还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3阶段：跃迁篇丨Agent智能体架构设计
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