MaxKB 是一款基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统。MaxKB = Max Knowledge Base,旨在成为企业的最强大脑。
•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,智能问答交互体验好;•无缝嵌入:支持零编码快速嵌入到第三方业务系统;•多模型支持:支持对接主流的大模型,包括 Ollama 本地私有大模型(如 Llama 2、Llama 3、qwen)、通义千问、OpenAI、Azure OpenAI、Kimi、智谱 AI、讯飞星火和百度千帆大模型等。
开发语言
基于vue和python开发,代码结构如下:
快速开始
方式一:基于docker布署
代码语言:javascript
复制
docker run -d --name=maxkb -p 8080:8080 -v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data 1panel/maxkb # 用户名: admin # 密码: MaxKB@123..方式二
你也可以通过 1Panel 应用商店[1] 快速部署 MaxKB + Ollama + Llama 2,30 分钟内即可上线基于本地大模型的知识库问答系统,并嵌入到第三方业务系统中。
本地布署
代码语言:javascript
复制
git clone https://github.com/1Panel-dev/MaxKB.git然后分别安装python和vue依赖包并启动它们即可。
在线体验
你也可以在线体验:DataEase 小助手[2],它是基于 MaxKB 搭建的智能问答系统,已经嵌入到 DataEase 产品及在线文档中。
如你有更多问题,可以查看使用手册,或者通过论坛与我们交流。
•使用手册[3]•演示视频[4]•论坛求助[5]
UI 展示
技术栈
•前端:Vue.js[7]•后端:Python / Django[8]•LangChain:LangChain[9]•向量数据库:PostgreSQL / pgvector[10]•大模型:Azure OpenAI、OpenAI、百度千帆大模型、Ollama[11]、通义千问、Kimi、智谱 AI、讯飞星火等
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1. 100+本大模型方向电子书
2. 26 份行业研究报告:覆盖多领域实践与趋势
报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容,涵盖:
- 职业趋势:《AI + 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》;
- 商业落地:《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》;
- 领域细分:《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》;
- 行业监测:《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。
3. 600+套技术大会 PPT:听行业大咖讲实战
PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会,包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践:
- 安全方向:《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级(腾讯代码安全实践)》;
- 产品与创新:《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式:构建 AI 产品》;
- 多模态与 Agent:《Step-Video 开源模型(视频生成进展)》《Agentic RAG 的现在与未来》;
- 工程落地:《从原型到生产:AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。
二、求职必看:大厂 AI 岗面试 “弹药库”,300 + 真题 + 107 道面经直接抱走
想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗?这份面试资料帮你提前 “押题”,拒绝临场慌!
1. 107 道大厂面经:覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位
面经整理自 2021-2025 年真实面试场景,包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题,每道题都附带思路解析:
2. 102 道 AI 大模型真题:直击大模型核心考点
针对大模型专属考题,从概念到实践全面覆盖,帮你理清底层逻辑:
3. 97 道 LLMs 真题:聚焦大型语言模型高频问题
专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案,比如让很多人头疼的 “复读机问题”:
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三、路线必明: AI 大模型学习路线图,1 张图理清核心内容
刚接触 AI 大模型,不知道该从哪学起?这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点,不用再盲目摸索!
路线图涵盖 5 大核心板块,从基础到进阶层层递进:一步步带你从入门到进阶,从理论到实战。
L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
L1阶段:了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析,学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。
L2阶段:攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段:AI大模型RAG应用开发工程,主要学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。
L3阶段:跃迁篇丨Agent智能体架构设计
L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,主要学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造Agent智能体。
L4阶段:精进篇丨模型微调与私有化部署
L4阶段:大模型的微调和私有化部署,更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调,并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。
L5阶段:专题集丨特训篇 【录播课】
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