在和很多新手聊天中，我发现很多人提起大模型最大的问题居然是怎么入门。

无论是工作应用，还是学习娱乐，大家都想拥有一个自己能为自己所有的大模型对话机器人，但又不知道从何入手。

苏米告诉大家有的一个好消息是，不需要从头造轮子，GitHub上已经有一批成熟的开源项目，可以让你低成本甚至零成本地搭建出属于自己的AI助手。

今天我挑了 5 个最具代表性的开源项目，覆盖从框架到模型、从微调到前端壳子，基本能满足不同层级的需求。

一、LangChain

有人说现在谁在用LangChain了，都快淘汰了，我想说的是入门用它准没错。它的定位更像是一个开发框架，帮你把不同的语言模型（GPT、LLaMA、文心一言等）和外部工具（数据库、文档搜索、API调用）组合起来，构建更复杂的对话应用，非常经典也非常适合入门。

核心功能：

• • 模型集成：支持各种大模型自由切换。
• • 对话管理：让机器人记住上下文，保持连贯交流。
• • 工具调用：查天气、跑代码、算数据都行。
• • 文档解析：能读懂长文档并提炼关键信息。

应用场景： 企业知识库问答、带代码执行能力的AI助手、PDF报告分析工具。

安装体验：

pip install langchain openai

几行代码就能跑起来，但要做复杂应用，需要自己“拼搭”。

对比优势： 灵活度远超直接调用API，支持模型和工具最多，新手入门首选。

项目地址：https://github.com/langchain-ai/langchain

二、 LLaMA

再来说说LLaMA，这个Meta 开源的 LLaMA 被认为是开源大模型中的天花板，参数规模从 7B 到 288B 不等，虽然对话能力不及 ChatGPT，但胜在开源免费（非商用）且能本地化部署。

核心功能：

• • 多语言支持（中文表现不错）。
• • 聊天、写文案、翻译、简单推理。
• • 参数规模可选，小模型适合PC，大模型更接近商用效果。

应用场景： 企业内网客服机器人、本地专属领域AI助手（医疗、法律等）。

部署方式：

借助 llama.cpp，可以在CPU甚至普通显卡上跑。

对比优势： 相比商业模型，数据更安全；相比其他开源大模型，中文支持和微调生态更好。

项目地址：https://github.com/facebookresearch/llama

三、Rasa

如果说LangChain更适合入门，那么Rasa则更像是给高配团队进行深度定制开发的大模型框架。它具有开源免费、高度可定制、支持复杂对话管理和多渠道集成等优点，尤其适用于注重数据隐私和安全的场景。

核心功能：

• • 意图识别：理解用户需求，比如“查订单”。
• • 实体提取：识别出订单号、日期等关键信息。
• • 流程管理：支持多轮对话逻辑（如先验证身份再查询）。
• • 全渠道集成：可接入微信、网站、APP。

应用场景： 电商售后机器人、政务服务机器人、企业客服问答。

安装体验：

pip install rasa
rasa init

几乎不用写太多代码，配置即可。

对比优势： 开源可本地部署，比LLM更可控，尤其适合有明确流程的企业场景。

项目地址：https://github.com/RasaHQ/rasa

四、Alpaca-LoRA

上学习强度了，这是由斯坦福大学基于 LLaMA 微调而来，使用 LoRA 技术，效果接近 GPT-3.5，但只需 7B 参数，普通显卡也能运行。

核心功能：

• • 聊天、写代码、翻译、总结文章。
• • 训练成本低，支持轻量化微调。
• • 响应速度快，适合实时对话。

应用场景： 本地轻量化聊天机器人、快速验证AI应用想法、低成本专属模型微调。

安装体验：

基于 PyTorch 部署，学生和独立开发者也能轻松上手。

对比优势： 比原版LLaMA更自然，比商业GPT更便宜。

项目地址：https://github.com/tloen/alpaca-lora

五、 ChatGPT-Next-Web

有了本地模型，那么搭一个本地的ChatGPT就变得更有必要了，这是个开箱即用的ChatGPT网页壳子，本质是调用OpenAI API，但提供了一个自带界面的开源前端，支持部署在自己服务器上，虽然说现在也有很多可替代的，但苏米觉得还是这个最经典。

核心功能：

• • 类似官网的聊天界面，支持上下文对话。
• • 模型切换（GPT-3.5/GPT-4）。
• • 聊天记录导出（Markdown/PDF）。
• • 自定义访问密码，防止滥用。

应用场景： 团队内部共享AI助手、个人ChatGPT网页版、小型二次开发。

安装体验：

支持 Docker 一键部署，非常小白友好。

对比优势： 相比直接用官网，更可控、更自由，二次开发成本低。

项目地址：https://github.com/Yidadaa/ChatGPT-Next-Web

六、总结

如果你把这 5 个开源项目玩明白了，那么AI大模型就算是入门了，后面可做的事就非常多了！

是开发者，建议先从 ChatGPT-Next-Web 入手快速体验；如果想做更复杂的企业级应用，可以结合 LangChain + LLaMA/Alpaca-LoRA；而需要业务流程控制的企业客服，Rasa 才是最佳选择。

在我看来，这些项目的共同点是降低了AI应用落地的门槛。不管你是学生、个人开发者，还是企业团队，都能玩出自己的方案。

七、AI大模型学习路线

如果你对AI大模型入门感兴趣，那么你需要的话可以点击这里大模型重磅福利：入门进阶全套104G学习资源包免费分享！

这份完整版的大模型 AI 学习和面试资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】

这是一份大模型从零基础到进阶的学习路线大纲全览，小伙伴们记得点个收藏！

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

100套AI大模型商业化落地方案

大模型全套视频教程

200本大模型PDF书籍

👉学会后的收获：👈

• 基于大模型全栈工程实现（前端、后端、产品经理、设计、数据分析等），通过这门课可获得不同能力；

• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。

LLM面试题合集

大模型产品经理资源合集

大模型项目实战合集

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓