🚀 從零構建企業級LLMOps平臺：LMForge——支持多模型、可視化編排、知識庫與安全審核的全棧解決方案

🔗 項目地址：https://github.com/Haohao-end/LMForge-End-to-End-LLMOps-Platform-for-Multi-Model-Agents
? 歡迎 Star & Fork！一起打造下一代AI應用開發平臺！

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🤔 你是否也曾遇到這些AI應用開發的痛點？

在企業或個人開發AI應用時，我們常常面臨以下問題：

1. 模型切換成本高：不同業務場景需要不同的模型（OpenAI/DeepSeek/Moonshot等），每次切換都要重寫接口；
2. 知識庫管理復雜：RAG架構看似簡單，但文檔處理、向量化、更新策略等細節極其繁瑣；
3. Agent編排困難：LangChain/LangGraph 學習曲線陡峭，可視化編排幾乎無從下手；
4. 流式響應體驗差：Token計數、中斷控制、多模型流式對齊等問題讓人頭疼；
5. 安全與審核缺失：用戶輸入和模型輸出缺乏內容審核，存在合規風險；
6. 部署與擴展復雜：Docker、Celery、Redis、PostgreSQL等多組件整合困難。

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💡 介紹 LMForge：一個真正可用的端到端LLMOps平臺

LMForge 是一個基于 Flask + Vue3 + LangChain + Celery + PostgreSQL 構建的 全棧LLMOps平臺，支持：

• ? 多模型無縫切換（OpenAI/DeepSeek/Moonshot/文心一言/通義千問等）
• ? 可視化Agent與工作流編排（基于Vue-Flow）
• ? 知識庫管理（文檔上傳、向量化、RAG檢索）
• ? 流式響應與Token精確計數
• ? 內置內容審核與安全機制
• ? JWT/OAuth2 認證與API密鑰管理
• ? 開放API模塊，支持二次開發
• ? 一鍵Docker部署，支持生產環境高可用

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🛠? LMForge 如何解決你的問題？

🔧 1. 多模型統一接口，告別重復編碼

我們通過 YAML配置 + 動態導入 機制，將不同模型的API差異封裝在底層。你只需在配置文件中聲明模型信息，即可在代碼中無縫切換。

models:- name: "openai-gpt-4o"provider: "openai"class_path: "app.models.openai.OpenAIModel"credentials: "OPENAI_API_KEY"- name: "moonshot-c1-8k"provider: "moonshot"class_path: "app.models.moonshot.MoonshotModel"credentials: "MOONSHOT_API_KEY"

🧠 2. 可視化編排，像搭積木一樣構建Agent

支持拖拽式構建Agent和工作流，內置條件分支、循環、工具調用等節點，無需代碼即可完成復雜邏輯編排。

📚 3. 知識庫管理，RAG從未如此簡單

支持PDF/Word/TXT等格式上傳，自動分詞、向量化、存儲至Weaviate/Pinecone，并提供混合檢索（關鍵詞+向量）策略，提升檢索精度。

? 4. 真正的流式響應，支持中斷與Token計數

突破LangGraph限制，實現流式傳輸，并支持實時Token計數與使用量統計，助力成本控制。

🛡? 5. 企業級安全與審核

• JWT + OAuth2 登錄
• 自定義關鍵詞審核 + OpenAI Moderation API 雙保險
• API調用頻率限制與防盜刷機制

🐳 6. 一鍵部署，開箱即用

提供完整Docker Compose部署腳本，支持：

• PostgreSQL + Redis
• Celery 異步任務隊列
• Nginx + Gunicorn 高可用部署
• 云端部署指南（阿里云/騰訊云）

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📈 適合誰使用？

• 🌟 AI應用開發者：快速構建、測試、部署AI應用
• 🌟 企業團隊：內置多租戶、知識庫、審核等功能，開箱即用
• 🌟 學習者：完整項目實戰，涵蓋前端、后端、AI集成、部署全流程
• 🌟 研究者：可擴展架構，支持自定義模型、插件、審核策略

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🎯 為什么你應該Star這個項目？

特性	是否支持
多模型接入	?
可視化編排	?
知識庫管理	?
流式響應	?
內容審核	?
開放API	?
一鍵部署	?
開源免費	?

LMForge 不僅是一個項目，更是一套完整的LLMOps解決方案，從架構設計到代碼實現，從本地開發到生產部署，全部開源可見。

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📦 快速開始

git clone https://github.com/Haohao-end/LMForge-End-to-End-LLMOps-Platform-for-Multi-Model-Agents.git
cd LMForge/docker
cp .env.example .env
# 配置你的API密鑰和數據庫信息
docker compose up -d --build

訪問：http://localhost:3000

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📌 總結

如果你正在尋找一個：

• 能快速上手的LLMOps平臺
• 支持多模型、知識庫、可視化編排
• 具備企業級安全與部署能力
• 代碼清晰、文檔詳細、持續更新

的項目，那么 LMForge 絕對值得你關注和嘗試！

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🔗 相關鏈接

• GitHub：https://github.com/Haohao-end/LMForge-End-to-End-LLMOps-Platform-for-Multi-Model-Agents
• 在線Demo：http://114.132.198.194/（暫未開放）
• 項目文檔：README.md

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如果這個項目對你有幫助，歡迎 Star ?、Fork 、Issue 和 PR！一起構建更好的AI開發工具！