LazyLLM 测评 | 十行代码构建工业级 RAG，LazyLLM 如何重塑 AI 应用开发
引言 随着大语言模型（LLM）的浪潮席卷全球，AI 应用的开发范式正在经历一场深刻的变革。然而，对于许多开发者而言，构建一个功能完善、性能卓越的 AI 应用，尤其是涉及到检索增强生成（RAG）、多智能体（Multi-Agent）等复杂场景时，仍然面临着巨大的挑战。繁琐的组件配置、高昂的开发成本、漫长的迭代周期，无一不成为创新的“拦路虎”。 正是在这样的背景下，商汤大装置推出了开源低代码框架——LazyLLM。它以“化繁为简”为核心理念，通过模块化设计、数据流驱动和一键式部署，彻底重构了 AI 应用的开发路径。LazyLLM 的目标是让开发者“懒”起来，将精力从繁重的工程细节中解放出来，聚焦于算法创新和业务逻辑本身。官方宣称，仅需 10 行代码，即可实现工业级的 RAG 系统，这听起来是否有些不可思议？ 本文将以一个开发者的视角，通过一个从零到一构建 RAG 问答系统的实战案例，对 LazyLLM 进行一次全面的深度测评。我们将一同探索其核心设计理念，体验其“懒人”开发模式的便捷，并对其性能、工程化能力进行客观分析。LazyLLM 究竟是“真香”神器，还是又一个“屠龙之术”？让我们一探究...
