🚀 从零构建企业级LLMOps平台:LMForge------支持多模型、可视化编排、知识库与安全审核的全栈解决方案
🔗 项目地址:https://github.com/Haohao-end/LMForge-End-to-End-LLMOps-Platform-for-Multi-Model-Agents
⭐ 欢迎 Star & Fork!一起打造下一代AI应用开发平台!

🤔 你是否也曾遇到这些AI应用开发的痛点?
在企业或个人开发AI应用时,我们常常面临以下问题:
- 模型切换成本高:不同业务场景需要不同的模型(OpenAI/DeepSeek/Moonshot等),每次切换都要重写接口;
- 知识库管理复杂:RAG架构看似简单,但文档处理、向量化、更新策略等细节极其繁琐;
- Agent编排困难:LangChain/LangGraph 学习曲线陡峭,可视化编排几乎无从下手;
- 流式响应体验差:Token计数、中断控制、多模型流式对齐等问题让人头疼;
- 安全与审核缺失:用户输入和模型输出缺乏内容审核,存在合规风险;
- 部署与扩展复杂:Docker、Celery、Redis、PostgreSQL等多组件整合困难。
💡 介绍 LMForge:一个真正可用的端到端LLMOps平台
LMForge 是一个基于 Flask + Vue3 + LangChain + Celery + PostgreSQL 构建的 全栈LLMOps平台,支持:
- ✅ 多模型无缝切换(OpenAI/DeepSeek/Moonshot/文心一言/通义千问等)
- ✅ 可视化Agent与工作流编排(基于Vue-Flow)
- ✅ 知识库管理(文档上传、向量化、RAG检索)
- ✅ 流式响应与Token精确计数
- ✅ 内置内容审核与安全机制
- ✅ JWT/OAuth2 认证与API密钥管理
- ✅ 开放API模块,支持二次开发
- ✅ 一键Docker部署,支持生产环境高可用
🛠️ LMForge 如何解决你的问题?
🔧 1. 多模型统一接口,告别重复编码
我们通过 YAML配置 + 动态导入 机制,将不同模型的API差异封装在底层。你只需在配置文件中声明模型信息,即可在代码中无缝切换。
yaml
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. 可视化编排,像搭积木一样构建Agent
支持拖拽式构建Agent和工作流,内置条件分支、循环、工具调用等节点,无需代码即可完成复杂逻辑编排。
📚 3. 知识库管理,RAG从未如此简单
支持PDF/Word/TXT等格式上传,自动分词、向量化、存储至Weaviate/Pinecone,并提供混合检索(关键词+向量)策略,提升检索精度。
⚡ 4. 真正的流式响应,支持中断与Token计数
突破LangGraph限制,实现流式传输,并支持实时Token计数与使用量统计,助力成本控制。
🛡️ 5. 企业级安全与审核
- JWT + OAuth2 登录
- 自定义关键词审核 + OpenAI Moderation API 双保险
- API调用频率限制与防盗刷机制
🐳 6. 一键部署,开箱即用
提供完整Docker Compose部署脚本,支持:
- PostgreSQL + Redis
- Celery 异步任务队列
- Nginx + Gunicorn 高可用部署
- 云端部署指南(阿里云/腾讯云)
📈 适合谁使用?
- 🌟 AI应用开发者:快速构建、测试、部署AI应用
- 🌟 企业团队:内置多租户、知识库、审核等功能,开箱即用
- 🌟 学习者:完整项目实战,涵盖前端、后端、AI集成、部署全流程
- 🌟 研究者:可扩展架构,支持自定义模型、插件、审核策略
🎯 为什么你应该Star这个项目?
特性 | 是否支持 |
---|---|
多模型接入 | ✅ |
可视化编排 | ✅ |
知识库管理 | ✅ |
流式响应 | ✅ |
内容审核 | ✅ |
开放API | ✅ |
一键部署 | ✅ |
开源免费 | ✅ |
LMForge 不仅是一个项目,更是一套完整的LLMOps解决方案,从架构设计到代码实现,从本地开发到生产部署,全部开源可见。
📦 快速开始
bash
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密钥和数据库信息
docker compose up -d --build
📌 总结
如果你正在寻找一个:
- 能快速上手的LLMOps平台
- 支持多模型、知识库、可视化编排
- 具备企业级安全与部署能力
- 代码清晰、文档详细、持续更新
的项目,那么 LMForge 绝对值得你关注和尝试!
🔗 相关链接
- GitHub:https://github.com/Haohao-end/LMForge-End-to-End-LLMOps-Platform-for-Multi-Model-Agents
- 在线Demo:http://114.132.198.194/(暂未开放)
- 项目文档:README.md
如果这个项目对你有帮助,欢迎 Star ⭐、Fork 、Issue 和 PR!一起构建更好的AI开发工具!