GitHub 爆火 快速搭建企业级别知识库!!

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大家好,我是牛皮糖!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�?企业�?RAG(Retrieval-Augmented Generation)应�?设计的统一框架,主�?小型、专用模�?,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�?�?检�?�?生成
50+ 小型专用模型专注企业任务:问答、分类、摘要、提取(�?SLIM、BLING、DRAGON 系列�?
**模型目录(ModelCatalog�?*统一调用 150+ 模型(支�?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�?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�?

1. 安装

`pip3 install llmware

或完整安�?

pip3 install ‘llmware[full]’`### 2. 运行第一个例子(本地合同分析�?

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`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�?

  • •�?SLIM 模型*:支持函数调用,适合构建多步代理工作流�?

  • •�?DRAGON 系列*�?-9B 参数,企业级 RAG 优化,支�?GGUF 本地部署�?

  • •�?BLING 系列*�?-5B 参数,笔记本即可运行,适合快速原型开发�?

  • •�?新工�?�?

  • •�?BizBot*:本�?RAG + SQL 商业智能聊天机器人�?

  • •�?Lecture Tool*:语音转文字 + 问答�?

  • •�?OCR 支持*:提�?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
SLIM1-3B
函数调用、代理任�?
slim-extract-toolslim-sentiment-tool
BLING1-5B
RAG 优化、笔记本运行
bling-phi-3-ggufbling-tiny-llama-v0
DRAGON6-9B
高精度、企业部�?
dragon-yi-answer-tooldragon-mistral-answer-tool
Industry BERT-
行业专用嵌入模型
industry-bert-secindustry-bert-loans

项目地址

 

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