GitHub热门推荐：MaxKB——基于大语言模型的开源知识库问答系统

最新推荐文章于 2025-04-28 16:34:15 发布

LLM.

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文章标签： github 开源 LLM 大模型深度学习人工智能自然语言处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/2301_81888214/article/details/147122474

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一、MaxKB是什么？

MaxKB（Max Knowledge Base）是一款基于大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术的开源知识库问答系统，由1Panel团队开发。其核心功能是通过结构化知识管理、智能检索与问答交互，为企业及开发者提供高效的AI解决方案。以下是其核心特性：

1. 多源知识整合：支持本地文档上传（如PDF、TXT、CSV）和在线文档自动爬取，实现文本自动拆分、向量化处理，构建动态知识图谱。
2. 模型中立性：兼容多种大语言模型，包括本地私有大模型（如Ollama的Llama 3、Qwen 2）、国内公共模型（通义千问、智谱AI）及国际模型（OpenAI、Azure OpenAI、Claude等）。
3. 灵活的工作流引擎：支持自定义AI工作流程，满足复杂业务场景需求，例如自动生成报告或集成至企业现有系统。
4. 无缝嵌入能力：提供零代码嵌入方案，可将智能问答助手快速集成至第三方平台（如企业官网、内部系统），提升用户体验。

技术栈：前端采用Vue.js，后端基于Python/Django框架，结合LangChain工具链和PostgreSQL/pgvector向量数据库，确保高性能与扩展性。

二、为什么要选择MaxKB？

1. 企业级效率提升
- • 开箱即用：无需复杂配置，5分钟内即可搭建专属知识库。例如，某用户通过上传《水浒传》文档，快速构建了文学研究助手，支持章节内容检索与人物关系分析。
- • 降低标注成本：通过自监督学习技术，仅需少量标注数据即可训练高精度模型，节省企业资源。
2. 安全与隐私保障
- • 支持本地化部署，避免敏感数据外泄，尤其适合金融、医疗等合规要求高的行业。
3. 多场景适配
- • 智能客服：可嵌入官网实现7×24小时自动应答，某案例显示用户满意度提升40%。
- • 教育科研：学者可快速生成文献综述或构建学科知识库，加速研究进程。

三、怎么使用MaxKB？

1. 快速部署

• Docker一键安装：

docker run -d --name=maxkb -p 8080:8080 -v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data 1panel/maxkb

默认登录信息：用户名 admin，密码 MaxKB@123..。

• 1Panel应用商店：通过可视化界面安装，适合新手用户。

2. 核心操作步骤

• 模型配置：
在系统设置中添加本地模型（如Ollama的Qwen 2.5:7B），填写API地址（如 http://host.docker.internal:11434），实现本地化推理。
• 知识库创建：
上传文档或爬取在线资源（如企业官网），系统自动进行向量化处理。支持多种文件格式，并可通过标题关联问答对优化检索效果。
• 应用开发：
创建问答应用（如“DataEase小助手”），选择模型与知识库，自定义交互逻辑后发布。支持实时调试与预览。

3. 进阶应用

• 第三方集成：通过嵌入脚本将问答助手添加至现有系统（如DataEase在线文档），提升业务智能化水平。
• 分布式扩展：结合Dask或Ray框架处理TB级数据，适用于大规模企业知识管理。

结语

MaxKB凭借其开源灵活性、多模型兼容性及企业级安全特性，正在成为知识管理领域的标杆工具。无论是初创团队还是大型企业，均可通过MaxKB快速实现AI赋能，推动业务智能化升级。

项目地址：MaxKB GitHub
在线演示：DataEase小助手

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

在这里插入图片描述

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)
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三、LLM大模型系列视频教程

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四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

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五、AI产品经理大模型教程

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LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望