每次写完一段得意的 Python 代码，你是不是也幻想着在客户或老板面前来一场完美的产品 demo？但现实往往是，要么在 Jupyter Notebook 里翻来覆去地展示 cell，要么在命令行里敲一堆指令，显得有点……不够高级，对吧？我最开始也这么想，于是脑子里冒出了一堆计划：要不学学 Streamlit 或 Gradio，搭个漂亮的前端页面？后端再用 FastAPI 撑起来？听起来不错，但一想到学习成本和开发时间……有没有更轻松的办法呢？
直到我昨天看到了 LazyLLM，我用不到 10 行 Python 代码实现了一个带有两个并行检索方法和一个重排方法的 RAG 系统。
我用 Qwen3 官方技术博客作为知识库，然后开始询问 RAG 系统有关 Qwen3 的知识，毫无疑问，系统全部答对了。
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你认为构建一个像上面一样带有交互页面的 RAG 系统 demo 要写多少代码？ 如果用 LangChain 或者 LangGraph + Gradio 的话，我感觉至少需要 100 行代码！
但是你看我的代码：
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带上格式化自动换行和空行也就 63 行代码！而且我还实现了两个检索器（retriever）和一个重排器（reranker）！
所有核心逻辑都位于 build_rag_pipeline 函数中，顾名思义，这是一个构造 RAG 工作流的函数。
我首先将与代码文件同级的 docs 目录下的所有文档作为知识库，并借助于阿里云提供的 text-embedding-v3 嵌入模型生成嵌入向量。
然后按照句子维度切分原始文档。
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现在我分 4 步开始构建检索与生成流水线：
1. 设立两个并行检索器
2. 设立一个重排机制
3. 将检索到的内容格式化
4. 利用阿里云提供的 qwen-max 大模型根据用户查询和检索到的结果生成回复
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最后仅需一行代码启动图像交互页面：
lazyllm.WebModule(rag_ppl, port=23456).start().wait()
在浏览器中输入 http://127.0.0.1:23456/ 即可开启会话。
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我就问你简单不简单？
这一切得益于商汤 LazyLLM 团队开发的开源低代码开发框架：LazyLLM。专为构建和优化多智能体（Multi-Agent）大语言模型（LLM）应用而设计。它提供从应用搭建、数据准备、模型部署、微调到评测的一站式工具支持，帮助开发者以极低的成本快速构建 AI 应用，并持续迭代优化效果。
🔧 LazyLLM 的核心特性
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模块化与数据流管理：通过 Pipeline、Parallel 等预定义流程，轻松组织复杂应用逻辑。
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多智能体支持：快速构建包含多个 AI 智能体的应用，适配大模型任务。
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一键部署与跨平台兼容性：支持从原型验证到生产发布的完整流程，自动配置子模块服务，兼容裸金属服务器、开发机、Slurm 集群和公有云。
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高效的模型微调：支持应用内模型微调，持续提升应用性能。
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轻量级网关机制：简化服务启动和 URL 配置，提升开发效率。
感兴趣的小伙伴可以去官方 GitHub 仓库查看：
https://github.com/LazyAGI/LazyLLM/tree/main
技术课程：
另外，LazyLLM 还提供了《20小时通关工业级RAG》的免费课程。课程在 RAG 基础概念的基础上，系统讲解了：
1. 如何通过优化检索策略来逐步提升知识库召回的准确性；
2. 如何运用向量数据库来加速工程的冷启动和召回效率；
3. 如何将多模态、知识图谱和Agent融入到RAG中。
力求帮助学员突破 “只能开发玩具级 RAG” 的瓶颈，掌握工业级交付能力。课程不仅涵盖丰富的理论知识，还配备大量实践案例，助力学员在产业智能化浪潮中抢占先机。
