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-EW帮帮网

🚀 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！

项目演示

🤔 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。

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

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

访问：http://localhost:3000

📌 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！

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