GitHub 上狂揽 1 万 Star,这个国产 AI 应用开发平台太厉害了

逛 GitHub 的时候,发现了一个叫 BISHENG 的国产 AI 开源项目。

这是一款主要面向企业的开源 AgentOps。

名字取自活字印刷术的发明者:毕昇。 活字印刷术为人类知识的传递起到了巨大的推动作用。BISHENG 团队的愿景是希望为智能应用的广泛落地提供有力支撑。

01、开源项目简介

BISHENG 已经在 GitHub 上斩获 10K 的 Star 了。

Readme 第一句话就能看到开发者对项目的打磨:源自中国匠心,希望我们能像 [Deepseek]、[黑神话:悟空] 团队一样,给世界带来更多美好。

它已被大量行业领先组织及财富 500 强企业采用。

这个项目像是一个企业级的 LLM DevOps 平台

arduino 复制代码
开源地址:https://github.com/dataelement/bisheng

整合了 GenAI 工作流、RAG、Agent、统一模型管理、评估、SFT、数据集管理、企业级系统管理、可观测性等核心能力。

和很多开源的 AI 智能体平台相比,BISHENG 在两个最棘手的问题上解决的更好:复杂业务逻辑怎么编排 和 非结构化数据怎么处理。

① 独具特色的 Workflow

BISHENG 提供了一套可视化图编排系统,允许开发者像画流程图一样设计应用。

它支持循环(Loop)、条件分支(If-Else)以及并行处理。更重要的是,它支持 Human-in-the-loop(人机介入) ,比如模型生成了一个草稿,流程可以暂停,等待人工审核修改后,再继续后续步骤。

这种设计让它真正具备了处理严肃业务的能力。

而且 BISHENG 的 Workflow 的理念是尽可能用最少的组件类完成最多种类的应用,这才是低代码最核心的价值,并非一味追求更多组件。

② 高精度文档解析

BISHENG 内置了团队打磨多年的商业级文档解析模型,这在开源界非常少见。

它不仅能精准识别常规文档,对于财务报表中的复杂表格、合同上的红章、甚至潦草的手写体都有极高的识别率,大幅提升了知识库的质量。

③ 专家级品味的通用 Agent

BISHENG 还有一个叫做 灵思 的 Agent 助手。关于 灵思的思考,非常推荐看一下 BISHENG 的这篇文章。

这个团队不是简单搞个 Demo 就完了,真的奔着真实可用去的。想大大提升企业内大模型的真实使用率,这才是当下最重要的。

它的核心理念是 Agent 必须具备专家级品味,也就是得有业务专家的偏好和独有知识,否则输出的就是中庸的结果。

而且灵思在旅游攻略、招股书阅读、产品动态搜集等场景中优于 Manus Pro,主要优势包括:更细致的需求询问、更深入的内容挖掘(如招股书高管细节)、更精准的信息搜集(如垂直网站优先)。

除了开发,BISHENG 还提供了模型微调(SFT)、效果评测和系统监控功能。

企业不需要在七八个工具之间来回跳转,在一个平台上就能完成从数据准备、模型调优到应用上线的全过程。

而且 BISHENG ⻢上会发布企业版 ima 和情报订阅功能,都将进⼀步提升⾮技术⼈员的⼤模型使⽤率。

02、如何使用

BISHENG 官方推荐使用 Docker Compose 进行部署,这对环境的依赖最小,部署前建议准备一台配置尚可(建议 4核 16G 以上)的 Linux 服务器。

下载 BISHENG

bash 复制代码
git clone https://github.com/dataelement/bisheng.git# Enter the installation directorycd bisheng/docker
# If the system does not have the git command, you can download the BISHENG code as a zip file.wget https://github.com/dataelement/bisheng/archive/refs/heads/main.zip# Unzip and enter the installation directoryunzip main.zip && cd bisheng-main/docker

启动 BISHENG

css 复制代码
docker compose -f docker-compose.yml -p bisheng up -d

启动完成后,在浏览器中访问 http://IP:3001。

登录页面将会出现,进行用户注册。 默认情况下,首个注册用户将成为系统管理员。

或者你可以访问 www.bisheng.ai 开始使用 BISHENG,提升你办公效率。

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