Pathway LLM-App：一站式企业级实时AI应用部署模板

你是否曾经为构建和部署基于大语言模型（LLM）的RAG应用、AI流水线或企业搜索系统而头疼？Pathway LLM-App 提供了一系列开箱即用的云模板，帮助你快速搭建高精度、可扩展的AI应用，并实时同步企业数据源，让AI应用始终基于最新知识运行。

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Pathway LLM-App项目目录截图

Pathway LLM-App核心亮点

🌟 实时数据同步：无缝连接并实时同步文件系统、Google Drive、SharePoint、S3、Kafka、PostgreSQL及实时数据API，支持数据的增删改查操作。
🎯 开箱即用：提供多种预构建应用模板（如RAG问答、多模态索引、非结构化转SQL等），无需额外配置基础设施，一键部署至云端或本地。
🔒 高性能检索：内置向量搜索、混合搜索和全文检索功能，基于usearch和Tantivy库实现内存级高速缓存，支持百万级文档处理。
🐳 Docker友好：所有应用均以Docker容器形式提供，轻松集成到现有DevOps流程，并支持REST API与Streamlit前端演示。

Pathway LLM-App快速开始

只需几步，即可在本地运行一个RAG问答应用：
1. 克隆项目并进入模板目录：

git clone https://github.com/pathwaycom/llm-app
cd llm-app/question-answering

2. 配置环境并启动服务（以Docker为例）：

docker-compose up --build

3. 通过API或Streamlit UI测试功能：

curl -X POST http://localhost:8000/query -H "Content-Type: application/json" -d  {"query":"你的问题"}

Pathway LLM-App应用场景

场景一：企业级实时问答系统
整合内部文档（如PDF、DOCX），通过RAG技术提供精准答案，适用于客服、内部知识库等场景。
场景二：多模态数据索引与检索
使用GPT-4o解析财务报告中的图表和表格，实时更新索引，支持金融、审计等领域的动态数据分析。
场景三：私有化部署AI应用
通过Mistral和Ollama实现完全本地的RAG流水线，满足数据安全和合规需求。
用户案例：目前已有企业利用该模板在Google Drive、SharePoint等平台构建实时文档检索与告警系统。

Pathway LLM-App链接

Pathway LLM-App GitHub 仓库

通过Pathway LLM-App，开发者可以快速构建和部署高性能AI应用，无需从零搭建复杂的数据同步、索引和检索基础设施。无论是初创公司还是大型企业，都能从中获得高效、可扩展的AI解决方案。

pathwaycom / llm-app项目地址：https://github.com/pathwaycom/llm-app

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