这款超实用的 AI 知识库问答系统:MaxKB

AI 知识库 MaxKB 介绍

如果你一直在寻找一种简单易用的方式来为自己的网站或业务系统增添 AI 助手,那么 MaxKB 绝对是你的最佳选择。

MaxKB = Max Knowledge Base,是一款基于大语言模型和 RAG 的开源知识库问答系统,广泛应用于企业内部知识库、客户服务、学术研究与教育等场景。

  • 开箱即用:支持直接上传文档、自动爬取在线文档,支持文本自动拆分、向量化、RAG(检索增强生成),智能问答交互体验好;

  • 模型中立:支持对接各种大语言模型,包括本地私有大模型(Llama 3 / Qwen 2 等)、国内公共大模型(通义千问 / 智谱 AI / 百度千帆 / Kimi / DeepSeek 等)和国外公共大模型(OpenAI / Azure OpenAI / Gemini 等);

  • 灵活编排:内置强大的工作流引擎,支持编排 AI 工作过程,满足复杂业务场景下的需求;

  • 无缝嵌入:支持零编码快速嵌入到第三方业务系统,让已有系统快速拥有智能问答能力,提高用户满意度。

这款开源项目让普通人也能快速搭建属于自己的 AI 知识库问答系统。无论你是新手小白还是技术大牛,MaxKB 都能在 5 分钟内帮助你实现这一目标。

为自己的网站或业务增加一个 AI 助手,可是超级香的。

社区活跃度与发展

自发布以来,MaxKB 在不到 5 个月内便在 GitHub 上收获了超过 9,600 个 Stars,展示了其在社区中的极高人气。

项目版本迭代频繁,开发者与用户之间的互动积极,issue 提交和处理也非常活跃。

**开发技术栈**

MaxKB 的开发技术栈如下所示:

  1. 前端:Vue.js

  2. 后端:Python / Django

  3. 开发框架:LangChain

  4. 向量数据库:PostgreSQL / pgvector

  5. 大模型:各种本地私有或者公共大模型

MaxKB 适用于多种场景,包括企业内部知识库、客户支持系统、网站的 AI 助手等。它不仅能提高工作效率,还能为用户提供更加智能和便捷的体验。

无论你是需要一个高效的企业内部知识库,还是希望为客户提供智能支持,MaxKB 都能满足你的需求。它简单易用,能够迅速提升工作效率,并为用户提供智能化的服务体验。

如果你正在寻找一款简单高效的 AI 知识库系统,那么 MaxKB 绝对是你的不二之选。

GitHub:https://github.com/1Panel-dev/MaxKB

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。

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。

针对所有自学遇到困难的同学们,我帮大家系统梳理大模型学习脉络,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🆓↓↓↓

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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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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

阶段3:AI大模型应用架构实践

  • 目标:深入理解AI大模型的应用架构,并能够进行私有化部署。

  • 内容

    • L3.1 Agent模型框架
    • L3.2 MetaGPT
    • L3.3 ChatGLM
    • L3.4 LLAMA
    • L3.5 其他大模型介绍

阶段4:AI大模型私有化部署

  • 目标:掌握多种AI大模型的私有化部署,包括多模态和特定领域模型。

  • 内容

    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
    • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 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🆓↓↓↓

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<think>好的,用户现在问的是“maxkb创建知识库怎么做的”。首先,我需要确定用户提到的“maxkb”具体指的是什么。可能是一个特定的知识库管理工具,比如MaxKB,或者是某个公司内部的知识库系统。由于之前用户询问过关于思科命令的问题,可能这次的问题也和技术相关,但需要进一步确认。 首先,检查是否有已知的公开工具或平台叫做MaxKB。经过搜索,发现MaxKB可能是一个开源的AI知识库管理系统,类似于帮助文档生成工具,或者用于企业内部的知识管理。如果是这样的话,用户可能想了解如何利用这个工具创建知识库。 接下来,需要明确用户的使用场景。用户可能是开发者、IT管理员,或者是企业用户,想要搭建一个知识库来存储和管理技术文档、常见问题解答等。根据用户之前的提问,他们可能对网络设备有一定了解,但这次转向了知识库建设,可能是想整合技术文档或自动化支持系统。 用户的需求可能包括如何安装、配置、导入数据,以及如何维护知识库。可能还存在未明说的深层需求,比如与现有系统的集成,权限管理,或者如何优化知识库的搜索功能。需要确保回答覆盖这些方面,但也要避免假设太多,保持回答的准确性和实用性。 接下来,构建回答的结构。首先介绍MaxKB的基本信息,然后分步骤说明如何创建知识库,包括安装、初始化、创建项目、数据导入、AI模型配置、测试和维护。每个步骤需要简明扼要,提供必要的命令或操作示例,同时指出注意事项和常见问题。 在检查过程中,需要确保步骤的准确性。例如,安装部分可能涉及Docker,所以需要确认MaxKB是否确实支持Docker部署。同时,数据导入部分可能需要支持多种格式,如Markdown、PDF等,需要验证这一点。另外,AI模型的集成可能涉及API调用,需要说明如何配置API密钥。 还要注意用户可能的操作环境,比如是否熟悉命令行,是否需要图形界面指引等。因此,在步骤中需要兼顾不同用户的技术水平,提供清晰的命令和界面操作说明。 最后,总结部分应强调MaxKB的优势,如开源、多格式支持、智能搜索等,帮助用户理解选择该工具的好处。同时,提醒用户注意定期维护和权限管理,确保知识库的有效性和安全性。</think>以下是关于使用 **MaxKB**(一款开源AI知识库管理工具)创建知识库的详细步骤和核心逻辑: --- ### **1. 什么是MaxKB?** MaxKB 是一个基于人工智能知识库管理系统,支持通过自然语言交互快速构建、管理和查询知识库。常用于: - 企业内部文档管理 - 智能客服问答系统 - 技术文档自动化检索 --- ### **2. 创建知识库的核心步骤** #### **步骤1:安装MaxKB** - **环境要求**:Linux/Windows + Docker(推荐使用 Docker 部署)。 - **安装命令**: ```bash # 拉取镜像并启动容器 docker run -d --name maxkb \ -p 8080:8080 \ -v /path/to/data:/app/data \ maxkb/maxkb:latest ``` - **验证安装**:浏览器访问 `http://服务器IP:8080`,进入登录界面。 --- #### **步骤2:初始化系统** 1. **首次登录**:默认账号/密码为 `admin`/`admin`,按提示修改密码。 2. **配置存储路径**:确保挂载的本地目录(如 `/path/to/data`)有读写权限。 --- #### **步骤3:创建知识库项目** 1. **新建知识库**: - 点击左侧菜单 **知识库管理** → **新建知识库**。 - 填写名称(如“技术文档库”)、描述,选择存储路径。 2. **配置知识库属性**: - 支持格式:Markdown、PDF、Word、TXT 等。 - 设置访问权限(公开/私有)。 --- #### **步骤4:导入知识内容** - **方式1:手动上传文件** 点击 **文档管理** → **上传文档**,选择本地文件(支持批量上传)。 - **方式2:API 自动同步** 调用 MaxKB 的 REST API,将现有系统(如 Confluence、GitHub Wiki)内容同步至知识库: ```bash curl -X POST "http://maxkb-server:8080/api/v
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