企业级 RAG 系统开源
源代码
https://www.gitpp.com/haichuang007/project-lazyllm-rag-industrial
企业知识库、产品咨询、技术支持、合同检索等通用场景，支持日均 5 万次查询
企业级RAG系统实战代码：包含性能优化、多模态检索、Docker/K8s高可用部署等生产级方案
快速开始（Docker Compose 单机部署）
1. 环境要求
-
Docker 20.10+（支持 GPU，需安装 NVIDIA Docker Runtime） -
GPU 显存 ≥ 8GB（推荐 RTX 3080/4090） -
磁盘空间 ≥ 100GB（模型+数据+向量库）
企业级RAG系统开源项目： LLM-RAG-Industrial 深度解析
项目定位与核心特点
LLM-RAG-Industrial 是商汤大装置推出的企业级RAG（检索增强生成）开源框架，以“化繁为简”为核心理念，通过模块化设计与数据流驱动范式重构AI应用开发流程。其核心优势包括：
- 组件化架构
：将模型、工具、数据集等抽象为独立可复用组件（如Document、Retriever、LLM模块），支持“乐高式”自由组合，例如快速切换OpenAI与ChatGLM模型，无需重构代码。 - 数据流驱动
：开发者仅需定义数据在组件间的流转路径（如“文档加载→向量化→检索→生成”），框架自动处理数据加载、预处理、计算等细节，显著降低开发门槛。 - 生产级部署
：提供Docker Compose单机部署方案（支持GPU加速），可一键生成高可用Web服务；同时支持Kubernetes集群部署，适配企业级高并发场景。 - 性能优化
：通过持久化存储（如Qdrant向量数据库）减少启动耗时，结合多策略检索（向量搜索+关键词匹配）与交叉编码器重排序，提升检索精度与响应速度。
应用场景与典型案例
项目聚焦企业通用场景，支持日均5万次查询，具体应用包括：
- 企业知识库
：整合PDF、Word、Markdown等多格式文档，构建智能问答系统，如产品手册、技术文档的快速检索与答案生成。 - 产品咨询与技术支持
：在客服场景中，基于用户问题检索相关知识库内容，结合大模型生成精准回答，例如设备故障排查、产品参数查询。 - 合同检索与管理
：对合同条款进行向量化存储与语义检索，快速定位关键信息，提升合同审查效率。 - 多模态检索
：支持图像、文本、表格等异构数据处理，例如结合地质勘探报告与矿藏分布图进行资源预测。 - 行业定制化
：在医疗、金融、法律等领域，通过领域专用模型（如医疗微调模型）与动态提示工程，实现专业场景的高效推理。
技术架构与部署方案
- 技术栈
：基于Python开发，集成主流工具链（如Chroma、Milvus向量数据库，vLLM、LMDeploy推理引擎），支持本地与在线模型混合调用。 - 部署方式
： - 单机部署
：通过Docker Compose快速启动，包含Qdrant向量数据库、Ollama LLM运行时及主应用服务，适配开发测试与小规模生产环境。 - 多租户架构
：借助Traefik反向代理实现租户隔离，通过管理后台动态创建、启停实例，支持多业务部门独立部署。 - K8s集群部署
：提供容器镜像与K8s配置模板，支持资源配额、自动扩缩容与滚动更新，满足高可用与弹性需求。 - 性能调优
：通过自适应分块算法平衡语义完整性与检索精度，结合多向量模型配置（如BGE-Large、LongChat-7B）适配不同场景，支持GPU加速与模型量化以降低推理延迟。
工程实践与行业价值
项目通过“定义组件→编排数据流→一键部署”三部曲，将传统RAG系统开发周期从数周缩短至数小时。例如，某企业通过10行代码快速搭建内部知识库问答系统，实现产品手册的智能检索与答案生成，显著提升员工查询效率。此外，框架支持从系统交互日志中学习领域知识，通过微调大模型固化知识，实现自我进化。
总结： LLM-RAG-Industrial 以模块化、数据流驱动与生产级部署为核心，解决了传统RAG开发中的“胶水代码”冗余、性能优化困难与部署复杂等痛点，成为企业构建智能知识系统的首选开源方案。其广泛的应用场景与高效的部署能力，正推动AI技术在工业、医疗、金融等多行业的深度落地。
企业级 RAG 系统开源
源代码
https://www.gitpp.com/haichuang007/project-lazyllm-rag-industrial
企业知识库、产品咨询、技术支持、合同检索等通用场景，支持日均 5 万次查询
企业级RAG系统实战代码：包含性能优化、多模态检索、Docker/K8s高可用部署等生产级方案