开源大语言模型应用工具热度概览（2025年2月15日）
本文将介绍 22 款开源的大语言模型应用类工具，并根据 GitHub Stars 数量进行排序，从而分析当前开源大语言模型应用工具热度以及未来发展趋势。 需要注意的是，GitHub Stars 数量仅作为一项参考指标，并不能完全代表项目的质量和实用性。 以下信息截至 2025 年 2 月 15 日，未来排名可能会有变化。
一、22 款开源大语言模型应用的分类介绍
为了更好地理解这些工具，我们将它们大致分为以下几类：
（一）模型运行和部署工具
这类工具专注于在本地或私有云上运行和部署大语言模型，方便你在不联网的情况下使用，并保护数据隐私。
- Ollama：允许你在本地轻松运行多种开源大语言模型，例如 Llama 2、Gemma 等，无需 GPU，并提供 REST API 服务。
- LocalAI：另一个本地运行大语言模型的工具，支持多种模型，并提供用户友好的界面。
- Text Generation WebUI（Oobabooga）：为本地运行大型语言模型提供图形用户界面，方便你进行模型选择、参数调整和文本生成。
- LM Studio CLI：命令行工具，用于管理和运行本地的大语言模型。
- LoLLMS Web UI：为本地大型语言模型提供 Web 用户界面。
（二）大语言模型应用开发框架
这类工具提供框架和 API，帮助开发者构建基于大语言模型的应用程序，例如聊天机器人、问答系统等。
- LangChain：一个用于开发由语言模型驱动的应用程序的框架，提供模块化组件和各种集成。
- LlamaIndex：（原名 GPT Index）专注于为大语言模型构建索引，以实现高效的知识检索和问答。
- AnythingLLM：一个高效、可定制的企业级文档聊天机器人解决方案。
- Chainlit：用于构建大语言模型应用的框架，专注于简化开发流程和用户体验。
- Dify: 一款易于使用的 LLM 应用开发平台，让开发者能够快速构建和部署各种 AI 应用。
（三）特定功能的应用工具
这类工具专注于特定领域或功能，例如知识库问答、聊天界面等。
- NextChat：一个开源的聊天机器人应用，提供用户友好的界面和多种功能。
- Open WebUI（Chatbox）：为大语言模型提供 Web 聊天界面，支持多种模型和 API。
- PrivateGPT：一个专注于隐私保护的本地知识库问答系统。
- Jan：一个基于大语言模型的聊天机器人框架，提供可扩展的插件系统。
- FastGPT：一个基于大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理和模型调用能力。
- Haystack：一个开源的问答/检索系统工具包，支持多种向量数据库。
- MaxKB：一个基于大语言模型的知识库构建和问答工具。
- Cherry Studio：一个低代码平台，用于构建基于大语言模型的应用程序。
- LibreChat：一个开源的聊天应用，支持多种大语言模型。
- MindsDB：一个将大语言模型集成到数据库的工具，方便你进行数据分析和查询。
- Gemini Next Chat：一个基于 Gemini 模型的开源聊天应用。
- Lobe Chat: 一款美观、易用、开源的聊天机器人 UI 框架，支持多种 LLM 和自定义功能。
二、GitHub Stars 排序（截至 2025年2月15日）
这份列表展示了截至 2025 年 2 月 15 日的 GitHub Stars 排名。 数据由Brave手动核对，最新的排名可能会有变化。 建议访问 GitHub 网站获取最新的排名信息。
- Ollama: 126k stars
- LangChain: 101k stars
- NextChat: 80.7k stars
- Open WebUI (Chatbox): 74.4k stars
- Dify: 67.4k stars
- Lobe Chat: 55.3k stars
- PrivateGPT: 55.2k stars
- Text Generation WebUI (Oobabooga): 42.5k stars
- LlamaIndex: 38.9k stars
- AnythingLLM: 36.8k stars
- LocalAI: 30.4k stars
- Jan: 27.5k stars
- MindsDB: 27.2k stars
- LibreChat: 22k stars
- FastGPT: 21.1k stars
- Haystack: 19.2k stars
- MaxKB: 13.5k stars
- Cherry Studio: 12.5k stars
- Chainlit: 8.6k stars
- LoLLMS Web UI: 4.5k stars
- LM Studio CLI: 2.6k stars
- Gemini Next Chat: 1.2k stars
三、发展趋势和总体点评
从这份榜单中，我们可以看到一些明显的趋势：
（一）易用性和可访问性至关重要
Ollama 和 Open WebUI 等项目之所以能够获得如此高的 Star 数，很大程度上是因为它们降低了运行和使用大语言模型的门槛。 即使你没有专业的 GPU 或深厚的编程知识，也能轻松上手。
（二）RAG 技术日益成熟
LlamaIndex、Haystack 和 AnythingLLM 等项目专注于 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）技术，这表明将大语言模型与外部知识库结合，构建更智能、更专业的应用，已经成为一个重要的发展方向。
（三）应用开发框架蓬勃发展
LangChain、Chainlit 和 Dify 等框架的出现，极大地简化了基于大语言模型构建应用的过程。 开发者可以利用这些框架提供的模块化组件和 API，快速搭建各种应用，例如聊天机器人、问答系统、内容生成工具等。
（四）用户界面和用户体验的重要性日益凸显
Lobe Chat 这样注重美观和易用性的聊天机器人 UI 框架的流行，表明用户体验在 LLM 应用中扮演着越来越重要的角色。
（五）隐私和安全受到重视
PrivateGPT 等项目的出现，反映了人们对数据隐私和安全的日益关注。 在本地或私有云上运行大语言模型，可以有效保护敏感数据，避免泄露风险。
（六）社区生态持续壮大
越来越多的开发者和用户参与到这些开源项目中，贡献代码、分享经验、构建插件，形成了一个充满活力的社区生态。 这为大语言模型应用的发展提供了强大的动力。
总体来看，开源大语言模型应用领域正处于快速发展阶段。 各种工具和服务不断涌现，为开发者和用户提供了更多的选择。 随着技术的不断进步和社区的持续壮大，相信未来会出现更多创新和实用的应用，为我们的生活和工作带来更多便利。
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