MaxKB 开源知识库问答系统安装配置指南
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ma/MaxKB MaxKB（Max Knowledge Brain）是一个强大易用的企业级智能体平台，致力于解决企业 AI 落地面临的技术门槛高、部署成本高、迭代周期长等问题。该项目采用 Python/Django 作为后端框架，Vue.js 构建前端界面，支持对接多种大语言模型，提供完整的知识库问答解决方案。
核心功能特性
- RAG 检索增强生成：支持直接上传文档或自动爬取在线文档，文本自动拆分和向量化，有效减少大模型幻觉
- 灵活编排能力：内置强大的工作流引擎、函数库和 MCP 工具调用能力
- 无缝嵌入集成：支持零编码快速嵌入到第三方业务系统
- 模型中立支持：兼容本地私有模型和国内外公共大模型
系统安装部署
环境要求
- Docker 和 Docker Compose
- 至少 4GB 内存
- 10GB 可用磁盘空间
Docker 一键部署
# Linux 系统部署
docker run -d --name=maxkb --restart=always -p 8080:8080 -v ~/.maxkb:/opt/maxkb registry.fit2cloud.com/maxkb/maxkb
# Windows 系统部署
docker run -d --name=maxkb --restart=always -p 8080:8080 -v C:/maxkb:/opt/maxkb registry.fit2cloud.com/maxkb/maxkb
访问系统
部署完成后，在浏览器中访问 http://localhost:8080 即可进入系统：
- 用户名: admin
- 密码: MaxKB@123..
技术架构详解
后端技术栈
MaxKB 后端采用 Django 框架构建，包含完整的应用模块体系：
- 应用管理 (apps/application)：处理核心业务逻辑
- 知识库管理 (apps/knowledge)：文档处理、向量化存储
- 用户管理 (apps/users)：认证和权限控制
- 模型提供商 (apps/models_provider)：多模型接入支持
前端技术栈
前端基于 Vue.js 构建，提供现代化的用户界面：
- 响应式设计，支持多端访问
- 丰富的组件库和交互体验
- 多语言国际化支持
数据库支持
使用 PostgreSQL 配合 pgvector 扩展实现向量存储：
- 高效的知识向量化检索
- 支持混合搜索（关键词+语义）
- 稳定的数据持久化存储
核心功能配置
知识库创建与管理
系统支持多种文档格式上传，包括：
- PDF、Word、Excel、PPT 等办公文档
- TXT、Markdown 等文本格式
- 网页内容抓取和解析
大模型接入配置
MaxKB 支持接入多种大语言模型：
- 本地私有模型：DeepSeek R1、Qwen 3 等
- 国内公共模型：通义千问、腾讯混元、字节豆包、百度千帆等
- 国外公共模型：OpenAI、Claude、Gemini 等
模型配置界面
工作流编排
内置可视化工作流编辑器，支持：
- 条件分支和循环控制
- API 调用和数据处理
- 自定义函数扩展
高级功能特性
智能体开发
支持基于知识库构建专业领域智能体：
- 领域知识问答专家
- 业务流程自动化助手
- 客户服务机器人
系统集成
提供丰富的 API 接口，支持：
- RESTful API 集成
- Webhook 事件通知
- 第三方系统嵌入
监控与运维
内置系统监控功能：
- 使用情况统计和分析
- 性能监控和优化建议
- 日志管理和故障排查
使用场景示例
企业知识管理
构建企业内部知识库，员工可通过自然语言查询：
- 公司制度政策
- 产品文档和技术资料
- 业务流程规范
智能客服系统
集成到客户服务系统，提供：
- 24/7 自动问答服务
- 产品使用指导
- 常见问题解答
教育培训应用
用于在线教育场景：
- 课程知识问答
- 学习资料检索
- 个性化学习助手
运维管理
数据备份与恢复
系统数据存储在挂载的卷中，建议定期备份：
- 数据库备份：
/opt/maxkb目录 - 配置文件备份
- 知识库文档备份
性能优化建议
- 增加系统内存提升向量检索性能
- 使用 SSD 存储加速数据读写
- 配置合适的模型参数平衡效果和速度
安全配置
- 修改默认管理员密码
- 配置 HTTPS 加密访问
- 设置访问权限控制
MaxKB 作为开源知识库问答系统，为企业提供了从基础问答到复杂智能体应用的完整解决方案，帮助组织快速构建和部署 AI 应用，提升业务智能化水平。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
