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Système de questions-réponses de base de connaissances IA d'entreprise open source basé sur des modèles de langage de grande taille et la technologie RAG, prenant en charge l'orchestration des flux de travail et l'appel d'outils MCP.

GPL-3.0Python 16.9k1Panel-dev Last Updated: 2025-06-20

Présentation détaillée du projet MaxKB

Aperçu du projet

MaxKB (Max Knowledge Brain) est un assistant IA d'entreprise open source puissant et facile à utiliser, qui intègre un pipeline de génération augmentée par la récupération (RAG), prend en charge des flux de travail robustes et offre des fonctionnalités avancées d'utilisation des outils MCP. MaxKB est largement utilisé dans des scénarios tels que le service client intelligent, les bases de connaissances internes des entreprises, la recherche universitaire et l'éducation.

Caractéristiques principales

1. Pipeline RAG

  • Capacité de traitement des documents : Prise en charge du téléchargement direct de documents et de la récupération automatique de documents en ligne
  • Traitement intelligent du texte : Possède des fonctions de segmentation et de vectorisation automatiques du texte
  • Réduction des hallucinations : Réduit efficacement les phénomènes d'hallucination des grands modèles, offrant une expérience d'interaction de questions-réponses intelligente exceptionnelle

2. Flux de travail d'agent

  • Moteur de flux de travail : Équipé d'un moteur de flux de travail puissant
  • Intégration de bibliothèques de fonctions : Intègre une riche bibliothèque de fonctions et des capacités d'utilisation des outils MCP
  • Scénarios commerciaux complexes : Prend en charge l'orchestration des processus d'IA, répondant aux besoins des scénarios commerciaux complexes

3. Intégration transparente

  • Intégration sans code : Prend en charge l'intégration rapide sans codage dans les systèmes commerciaux tiers
  • Autonomisation des questions-réponses intelligentes : Équipe rapidement les systèmes existants de capacités de questions-réponses intelligentes
  • Amélioration de la satisfaction des utilisateurs : Améliore considérablement l'expérience utilisateur et la satisfaction

4. Indépendance du modèle

  • Prise en charge des modèles privés : Prend en charge les modèles privés tels que DeepSeek, Llama, Qwen
  • Compatibilité des modèles publics : Compatible avec les modèles publics tels que OpenAI, Claude, Gemini
  • Choix flexible : Les utilisateurs peuvent choisir de manière flexible différents grands modèles de langage en fonction de leurs besoins

5. Prise en charge multimodale

  • Entrée et sortie multimodales : Prend en charge nativement l'entrée et la sortie de texte, d'images, d'audio et de vidéo
  • Modes d'interaction riches : Offre une expérience d'interaction homme-machine plus riche et naturelle

Architecture technique

Pile technologique frontale

  • Framework : Vue.js - Framework JavaScript frontal moderne

Pile technologique dorsale

  • Langage et framework : Python / Django - Framework de développement dorsal stable et fiable
  • Framework LLM : LangChain - Framework professionnel de développement d'applications de grands modèles de langage

Base de données

  • Système de base de données : PostgreSQL + pgvector - Base de données relationnelle prenant en charge le stockage vectoriel

Déploiement rapide

Déploiement Docker en un clic

Utilisez la commande Docker suivante pour démarrer rapidement le conteneur MaxKB :

docker run -d --name=maxkb --restart=always -p 8080:8080 \
  -v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data \
  -v ~/.python-packages:/opt/maxkb/app/sandbox/python-packages \
  1panel/maxkb

Configuration d'accès

Une fois le déploiement terminé, accédez à MaxKB de la manière suivante :

  • Adresse d'accès : http://your_server_ip:8080
  • Compte administrateur par défaut :
    • Nom d'utilisateur : admin
    • Mot de passe : MaxKB@123..

Comparaison des fonctionnalités

MaxKB est positionné comme une application de questions-réponses intelligentes RAG (génération augmentée par la récupération) prête à l'emploi, plutôt qu'une plateforme intermédiaire pour la construction d'applications de grands modèles. Voici un tableau comparatif des fonctionnalités :

Fonctionnalité LangChain Dify.AI Flowise MaxKB (basé sur LangChain)
LLM pris en charge Riche et varié Riche et varié Riche et varié Riche et varié
Moteur RAG
Agent
Flux de travail
Observabilité
SSO/Contrôle d'accès ✅ (Version Professionnelle)
Déploiement local

Scénarios d'application

1. Service client intelligent

  • Répondre automatiquement aux questions fréquemment posées des clients
  • Fournir un service ininterrompu 24h/24 et 7j/7
  • Réduire la charge de travail du service client manuel

2. Gestion des connaissances d'entreprise

  • Construire une base de connaissances interne à l'entreprise
  • Récupérer rapidement les documents et les informations de l'entreprise
  • Améliorer l'efficacité du travail des employés

3. Recherche universitaire

  • Aider à la récupération et à l'analyse de la littérature académique
  • Fournir des réponses intelligentes aux questions de recherche
  • Accélérer le processus de recherche universitaire

4. Éducation et formation

  • Construire un assistant d'enseignement intelligent
  • Offrir une expérience d'apprentissage personnalisée
  • Aider à la génération de contenu pédagogique

Conclusion

MaxKB, en tant que système de base de connaissances IA d'entreprise open source, fournit une solution complète de questions-réponses intelligentes aux entreprises et aux organisations grâce à sa puissante technologie RAG, sa capacité flexible d'orchestration des flux de travail et ses excellentes caractéristiques d'intégration. Qu'il s'agisse de service client intelligent, de gestion des connaissances d'entreprise, de recherche universitaire ou d'éducation et de formation, MaxKB peut fournir des services de questions-réponses intelligentes efficaces et précis.