tiger 是开发框架领域的开源项目，由 tigerlab-ai 开发，2023 年首次发布。
它收录于开发框架分类，该分类目前共有 803 个项目，GitHub 星标数为 405。
项目已超过三个月没有代码更新，维护节奏明显放缓，最近一次代码更新于 2026-09-20。Apache-2.0 许可证，可免费使用和部署。
它主要面向的使用场景是：企业级LLM应用开发，需要安全合规防护。同类可对比的替代方案包括 LangChain、LlamaIndex、Haystack。
tiger
一站式构建安全、知识增强、可微调的 LLM 应用
Tiger 是一个开源的 LLM 工具包，旨在构建可信赖的大语言模型应用。它包含三个核心组件：TigerArmor 专注于 AI 安全，提供模型防护、提示注入检测等能力；TigerRAG 提供嵌入和检索增强生成（RAG）解决方案，帮助应用高效获取外部知识；TigerTune 则用于模型微调，支持对开源模型进行定制优化。该项目解决的是 LLM 应用落地中的安全、知识增强和个性化三大核心问题，使开发者能够更可靠地构建生产级 AI 应用。目前项目处于早期阶段（GitHub 星标 404），主要代码以 Jupyter Notebook 形式呈现，适合研究探索。
开源
free
搜索知识
GitHub 星标
★ 405
维护状态
低维护
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类搜索知识
开发团队tigerlab-ai
所属国家
定价模式free
价格说明开源工具包，Apache-2.0 许可证，可免费使用和部署。
访问状态
是否开源是
开源协议Apache-2.0
主要语言Jupyter Notebook
技术栈/模型ai-safety,aisafety,classification,data-augmentation,fine-tuning,large-language-models,llm,llm-training,rag
GitHub 星标★ 405
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-10-23 00:00:00
最近更新2026-09-20 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数5
使用教程
核心亮点
- 模块化设计，安全、RAG、微调三件套覆盖 LLM 应用核心链路
- 聚焦可信赖 AI，TigerArmor 提供安全防护，解决企业落地痛点
- 提供从嵌入到微调的完整工具链，降低集成成本
不足之处
- 项目早期，文档和社区生态待观察
- 代码以 Notebook 为主，生产部署友好性待验证
适用场景
- 企业级 LLM 应用开发，需要安全合规防护
- 构建基于私有知识库的问答系统（RAG）
- 对开源模型进行领域微调，提升特定任务效果
替代项目
LangChain、LlamaIndex、Haystack
项目介绍
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