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基于MaxKB搭建一个知识库问答系统
什么是MaxKB 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，包括本地私有大模型（如 Llama 2、Llama 3）、通义千问、OpenAI、Azure OpenAI、Kimi 和百度千帆大模型等。 知识库类型： 通用型：允许上传文件，会自动将内容拆分为段，但经过本人测试，还需要对分段做进一步整理和细化，否则查询结果不会太理想。 创建应用 创建应用也很简单，填写名称和选择AI模型等，这里要注意选择关联的知识库。 使用应用 点击演示按钮进入使用 嵌入第三方应用
97500编辑于 2025-07-20- 来自专栏Lcry个人博客
开源 LLM 大模型知识库问答系统 FastGPT 部署教程
介绍 FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，将智能对话与可视化编排完美结合，让 AI 应用开发变得简单自然。无论您是开发者还是业务人员，都能轻松打造专属的 AI 应用。 开源地址 Github 地址：点此跳转 截止 2026-03-01 日： star 数 27.2k 前置条件 最低配置要求：2C4G，硬盘 20G+，安装 Git、Docker和Docker Compose docker-compose -f docker-compose.pg.yml up -d 运行后等待所有容器健康，然后访问服务器IP:3000，使用默认账号密码root/1234登录系统设置即可。 2、运行registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/fastgpt/fastgpt:v4.14.7.1镜像无法找到。 总结 本文主要介绍了在 macos 使用 docker 部署 fastgpt 知识库问答平台，官方提供的编排文件中存在镜像未修改为最近导致跑不起来需要手动修改，这算是一个坑，总体体验下来 fastgpt
64710编辑于 2026-03-02 - 来自专栏深度学习自然语言处理
基于大语言模型LangChain框架：知识库问答系统实践
本文将重点介绍 LangChain 框架的核心模块，以及使用 LangChain 框架搭建知识库问答系统的实践。 （2）现成的链式组装：LangChain 框架提供了一些现成的链式组装，用于完成特定的高级任务。这些现成的链式组装使得入门变得更加容易。 知识库问答系统实践 大语言模型虽然可以很好地回答很多领域的各种问题，但是由于其知识是通过语言模型训练及指令微调等方式注入模型参数中的，因此针对本地知识库中的内容，大语言模型很难通过此前的方式有效地进行学习 通过 LangChain 框架，可以有效地融合本地知识库内容与大语言模型的知识问答能力。 基于 LangChain 的知识库问答系统框架如下图所示。 知识库问答系统的工作流程主要包含以下几个步骤。 （1）收集领域知识数据构造知识库，这些数据应当能够尽可能地全面覆盖问答需求。 （2）对知识库中的非结构数据进行文本提取和文本分割，得到文本块。
4.3K30编辑于 2024-01-25 - 来自专栏携程技术
深度学习系列 | 知识库上的问答系统：实体、文本及系统观点
QA系统依据其回答语料可以分为两类，一类是常见的纯文本形式，如网络文档、问答社区内容、搜索引擎结果、百科数据等。另一类则是知识图谱，通常以RDF三元组的形式结构化表示。 这些知识图谱的出现保证基于其的问答系统的覆盖率。所以当前，基于知识图谱的开放领域QA系统是可行的。 一、系统架构 QA系统分为三层架构模型，分别为实体、语言和应用层，如下图所示。 ? 在CGF举办的一个基于知识图谱问答的竞赛中，基于实体的问答成功率高达59%，如下图2所示。在QALD的测试中也获得了很高的准确率，如下图3所示。 ? ? ? 2、KB Based QA + Deep Learning 为了增强上述CNN网络的特性，我们提出了以下的模型。 四、对QA系统的思考 对于QA系统，我们现在面临的问题有： 1、缺乏高质量的训练数据集，比如只有3778个网络问题的QA对，而对于QALD则只有100个QA对； 2、知识图谱本身的数据不完善； 同时，基于
1.4K60发布于 2018-03-16 - 来自专栏素质云笔记
SparkDesk知识库 + ChuanhuChatGPT前端 = 实现轻量化知识库问答
上一篇 讯飞星火知识库文档问答Web API的使用（二） 把星火知识库搞明白了； 然后又花了时间学习了一下gradio的一些基础内容: 在Gradio实现两个下拉框进行联动案例解读：change/ + ChuanhuChatGPT前端 = 实现轻量化知识库问答 为什么有这个想法，是因为…笔者穷啊，没有GPU，搞不了Langchain-Chatchat；搞向量数据库麻烦；PDF文档分chunk也是个技术活 】 的功能 新增根据上传文档进行【文档总结】功能 新增根据输入内容进行问答 【文档总结】和【文档问答】都在中间的对话框显示，且在对话的第一行显示[文档问答] [问答总结]的提示字样 当然你直接用大厂的也是可以的 ： 文章目录 1 星火知识库大致页面架构 2 文档问答的输出内容打在对话框中 1 星火知识库大致页面架构 详细可以参考：在Gradio实现两个下拉框进行联动案例解读：change/click/input 】里面的return到gr.chatbot 不过要传给chatbot，需要的是一个列表，大致为： [("用户提问1","回答1"),("用户提问2","回答2")] 关于gr.chatbot可以在 Gradio
70110编辑于 2023-11-28 - 来自专栏AI SPPECH
05_用LLM创建知识库：从文档到智能问答系统
在本文中，我们将详细介绍如何构建一个完整的RAG系统，从文档处理到知识库构建，再到智能问答系统的实现，帮助你打造一个真正专业、可靠的AI知识库助手。 LLM的"幻觉"现象 领域知识的专业化：可以针对特定领域构建专业知识库 1.2 RAG系统的基本架构 一个完整的RAG系统通常包含以下几个核心组件： 文档处理模块：负责收集、清洗和预处理原始文档 知识库构建模块 第2章：知识库构建：从文档到向量的旅程 2.1 文档收集与预处理 构建知识库的第一步是收集和预处理文档。文档可以是各种格式，如PDF、Word、Markdown、HTML等。 在本章中，我们将通过一个实际案例，展示如何从零构建一个完整的智能问答系统。 下面是一个完整的RAG系统实现，包括文档处理、知识库构建、检索和回答生成等环节： import os import re import numpy as np import PyPDF2 from transformers
67910编辑于 2025-11-13 基于LangChain的企业知识库问答系统完整项目模板
一、智能问答系统架构设计1.1 整体系统架构css 体验AI代码助手 代码解读复制代码graph LRA[用户输入] --> B(前端界面)B --> C{查询类型}C -->|文本| D[文本处理模块 deepseek-llm-7b-chat", device_map="auto")def generate_answer(query, context): prompt = f""" 基于以下企业知识库信息 回答简洁专业 2. 引用知识库中的具体条款 3. 代码解读复制代码def align_inference_engines(): # 统一推理配置 vllm_config = { "tensor_parallel_size": 2, 7.2 演进路线图css 体验AI代码助手 代码解读复制代码graph LRA[基础问答系统] --> B[多模态支持]B --> C[个性化知识图谱]C --> D[自动化知识发现]D --> E[预测性智能助手
42910编辑于 2025-08-24- 来自专栏山行AI
MaxKB ——一款基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统
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 学习建议 建议大家将MaxKB与其他的比较热门的知识库放在一起对比着来学习，笔者简单罗列如下： FastGpt：开源AI知识库系列之第四篇FastGpt danswer——一键构建私人本地知识库的最佳选择之一 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。 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。
8.4K10编辑于 2024-04-30 - 来自专栏AI
Dify Chatflow 构建智能问答系统：知识库检索 + 视觉识别双通道实战
本文记录了一个实际场景：构建一个同时支持知识库问答和图片/文件识别的智能 Chat 系统。 用户发送纯文字时，系统会从知识库检索相关内容后由 LLM 整合输出；当用户上传图片或文件时，系统会调用视觉模型进行识别分析。 这是整个流程的路由中心——根据用户是否上传了文件来决定走哪条处理路径：分支逻辑：IF 条件：用户输入.files 不为空 → 走视觉模型链路（LLM2-Gemini）ELSE：走纯文字链路（LLM-DeepSeek 系统：[基于知识库检索结果回答]场景二：图片识别用户：[上传一张截图] 帮我分析这张图片系统：[调用 Gemini 视觉能力分析图片内容]两种场景在同一个 Chat 界面无缝切换，用户无需关心后台的处理逻辑 总结通过 Dify Chatflow 的可视化编排能力，我们实现了一个同时支持知识库问答和图片识别的智能 Chat 系统。
4.9K62编辑于 2025-12-10 知识库更新了，如何快速回归测试 RAG 系统的问答效果
知识库的每一次更新，都可能在不改动任何一行代码的情况下，显著改变系统的问答质量——有时是变好，有时是变坏，有时是在某些问题上变好的同时，另一些问题悄然退化。 这不是理论上的担忧，而是每个运营过 RAG 系统的团队都曾真实遭遇过的困境：知识库完成了一次重要的内容更新，上线前想确认问答效果没有退化，却发现没有一套系统的方法来快速、可靠地做出这个判断。 知识质量思维的起点，是为 RAG 系统的问答质量建立一套具体的、多维度的评估框架。 这是知识库更新场景最常见的质量风险之一，也是最容易被忽视的维度。 四个维度共同构成了 RAG 系统问答质量的完整描述。 质量趋势的长期追踪：将每个版本的质量基线数据纳入长期追踪，建立 RAG 系统问答质量的历史趋势图。
10410编辑于 2026-03-31- 来自专栏小白开发
智能问答再升级：快速部署FastGPT大语言模型的知识库系统
使用腾讯云轻量应用服务器部署大语言模型的知识库问答系统FastGPT 前言 每次不管是找之前的开发文档还是某个框架的开发文档，都需要花点时间，无意间看到这个项目，瞬间感觉到可以为我所用。 1.FastGPT介绍 FastGPT，一个遵循 Apache License 2.0 开源协议的智能问答系统。 无论是针对客服问答场景还是其他应用场景，FastGPT 的无限扩展性和便于调试的特点可以给你的项目带来便利。FastGPT 可以成为您智能问答系统的理想选择。 2.准备事项 一台服务器，这里推荐腾讯云云服务器和腾讯云轻量应用服务器都可以，用于系统搭建。 服务器安装宝塔面板，小白专属操作面板。 GPT的账号，如果没有的话可以对接本地部署的模型。 down && docker-compose pull && docker-compose up -d 7.结语 在这篇文章中，我们了解了如何使用腾讯云轻量应用服务器来部署 FastGPT 大语言模型的知识库问答系统
5.5K21编辑于 2024-03-01 基于知识库快速搭建智能客服问答 Bot
在数字化转型的浪潮中，智能客服系统已成为企业提升客户体验和运营效率的关键工具。Botnow 平台，作为一款集智能体创作与分发于一体的平台，为企业提供了快速搭建智能客服问答 Bot 的一站式解决方案。 本文将详细介绍如何利用 Botnow 的知识库功能，结合 RAG（Retrieve-Augmented Generation）方案，快速构建一个智能客服问答 Bot，以提升客户体验和企业效率。 知识库介绍：知识库是智能客服问答 Bot 的核心组成部分，它包含了企业的产品信息、FAQ、政策规定、行业知识等，是智能体回答问题的依据之一。 ## 技能### 技能 1: 回答 Botnow 平台相关问题-当用户提出关于 Botnow 平台的问题时，首先调用知识库“botnow-product-docs-v2”，从该知识库中搜索答案。 总结通过 Botnow 平台，企业可以快速搭建智能客服问答 Bot，利用知识库功能，结合 RAG 方案，实现对客户问题的智能回答，提升服务效率和客户满意度。
1.1K10编辑于 2024-08-27- 来自专栏Fdu弟中弟
问答系统调研
在完成毕业论文（设计）期间的调研工作，主要研究了几个经典的问答系统和机器阅读理解模型。 其实这里开始就会有不同的版本，这里是按照CS224n课程中的理解 DrQA 出自论文：Reading Wikipedia to Answer Open-Domain Questions 解决的问题：开放域问答 第一层双向的LSTM过后，得到矩阵M1，维度为 2dT ，第二层双向的LSTM过后，得到矩阵M2，,维度也为 2dT 可以预测答案的开始位置和结束位置了，p1=softmax(w^T{p1}[G;M1] ) ，p2=softmax(w^T{p2}[G;M2])， w维度都是110d ，p纬度都是1T ，预测的时候取T个值中最大的那个；训练的时候损失函数为L(\theta)=-\frac{1}{N}\sum Questions Through Iterative Query Generation 解决的问题：开放域问答，不需要预先给出段落，问题需要系统进行多步推理才能给出正确答案 思路： 该模型的核心创新之处在于
1.3K20发布于 2021-02-24 - 来自专栏java学习
Java学习问答
近30%的开发者用Java从事C/S应用或系统级应用的开发。在桌面应用上，尽管Java在桌面GUI方面尚有不尽如人意之处，但仍然有很多开发者用来开发运行在多种操作系统平台上的桌面应用。 2.电子政务及办公自动化 东方科技、金碟、中创等开发的J2EE应用服务器在电子政务及办公自动化中也得到应用:如金碟的Apusic在民政部、广东省市工商局应用;东软电子政务架构EAP平台在社会保险、公检法 就Java程序设计语言自身的发展前景来讲，定会与互联网的发展需求邦定，具体体现在以下几个方面： （1）所有面向对象的应用开发。 （2）软件工程中需求分析、系统设计、开发实现和维护。 我国对于Java语言的应用多放在企业互联网作用方面，更加重视网络应用过程中无可限量Java/J2EE技术，并将该技术作为应用程序开发过程中的首选。 特别是移动设备领域，Java语言的应用效果将更加显著，并将定位由系统的通信终端转变为个人信息端。
1.2K90发布于 2018-04-18 - 来自专栏朴素人工智能
表格问答2：模型
每个Database包含若干张表格（2-11张，平均4.1张），人工构建了表之间的链接操作（即foreign key）。 ——2020语言与智能技术竞赛：语义解析任务 说回正题，今天我们将介绍两个NL2SQL模型，X-SQL和HydraNet。它俩都来自微软，分别推出于2019年和2020年。 X-SQL跟它之前的方案比如SQlNET[2]、SQLOVA[3]都比较像，很有代表性；HydraNet对前人解决问题的大框架做了一些修改，变得更加简洁，也更符合预训练语言模型的使用习惯，应该会给大家一点启发 另外去年中文NL2SQL挑战赛的冠军队伍把他们的方案发了一篇IEEE论文[7]，大家也可以参考。下一期我们将介绍几个表格问答的落地应用，不要错过哦。 isFromCcf=true [2] SQLNet: Generating Structured Queries From Natural Language Without Reinforcement
1.4K20发布于 2020-04-20 - 来自专栏Java极客技术
基于开源项目或云产品构建属于自己的私域知识库问答系统
Photo by Kevin Mueller on Unsplash 目前市面上通用大模型已经很多而且也比较成熟，但是相较于通用大模型而言很多企业或者个人都需要建立私域数据知识库问答业务。 此外，它利用 PostgreSQL，一个强大的关系数据库管理系统，用于高效的向量搜索操作和存储知识库。 点击 create new bot 创建的时候我们可以选择数据源，这里的数据源就是我们的私域知识库，知识库的类型有很多中，可以是一个网页，可以是一段文本，也可以是一个文件，或者是爬虫等。 1.0 版本的 DialoqBase 支持多人注册创建 Bot 进行问答。 Lindorm Lindorm 是阿里云的一款多模数据库产品，针对私有知识库问题，云原生多模数据库 Lindorm 推出一站式私域数据知识问答 AIGC 解决方案，结合 Lindorm AI 引擎和内置的向量检索能力
1.6K30编辑于 2023-10-23 - 来自专栏NLP/KG
Anything本地知识库问答系统：基于检索增强生成式应用（RAG）两阶段检索、支持海量数据、跨语种问答
QAnything本地知识库问答系统：基于检索增强生成式应用（RAG）两阶段检索、支持海量数据、跨语种问答 QAnything (Question and Answer based on Anything ) 是致力于支持任意格式文件或数据库的本地知识库问答系统，可断网安装使用。 支持跨语种问答，中英文问答随意切换，无所谓文件是什么语种。 支持海量数据问答，两阶段向量排序，解决了大规模数据检索退化的问题，数据越多，效果越好。 高性能生产级系统，可直接部署企业应用。 支持选择多知识库问答。 如果想单独使用embedding和rerank请参阅：BCEmbedding 2.LLM 开源版本QAnything的大模型基于通义千问，并在大量专业问答数据集上进行微调；在千问的基础上大大加强了问答的能力
2.4K20编辑于 2024-01-24 - 来自专栏呼延
Java面试常见问答
PS:本文只为零碎的记录,不保证严谨,如果有人不小心看到,切记多看多想,不要当真 Java基础 1. 反射的用途以及实现 Java反射框架提供以下功能： 在运行时判断任意一个对象所属的类。 总的来说,反射功能可以在运行时动态的获取某个对象的类,实例化某个类的对象,或者调用某个对象的方法,主要应用在编写框架的时候. 2. Java集合类 5.List 和 Set 区别 List内可以有重复元素,Set不可以 List有序,Set无序 6. 看过那些Java集合类的源码 List接口的三个实现类,Arraylist,LinkedList,Vector HashMap,ConCurrentHashMap,LinkedHashMap Java线程
57820发布于 2019-07-01 - 来自专栏Zabbix中国官方
Zabbix知识库更新，群内实用问答集锦！
Zabbix中文问答知识库可登陆网站查看，文中提及案例均来源于#Zabbix开源社区微信群#及#宏时数据Zabbix技术服务群#。 A：官方确实没有centos7 操作系统 5.2版本的包。不过一般建议安装 LTS 稳定版本。 Q2：zabbix往钉钉上发送告警信息，有方法吗？发送告警那个服务器必须要联网吗？ A：可以对接钉钉的。 系统管理部_安全组::HLW-DNS-2:用途描述(互联网dns)系统名称(运维工具设备（系统管理部）) …… A：这些是Zabbix的内部事件，如果正在告警的item，trigger，host被删除， Zabbix开源社区 由Zabbix大中华区唯一总代理上海宏时数据系统有限公司建立并维护，旨在提供最新资讯、交流平台和技术支持。
1.1K20发布于 2021-07-16 - 来自专栏人工智能学习
MaxKB4J：基于 Java 的高效知识库问答系统与工作流智能解决方案
MaxKB4J：基于 Java 的高效知识库问答系统与工作流智能解决方案大家好，我是凯哥 Java本文标签：企业级知识库管理；Java 知识库问答系统；RAG 技术;开源项目；智能问答系统探索 MaxKB4J ，这款基于 Java 的 LLM 与 RAG 技术的知识库问答系统，提供开箱即用的体验和模型中立性。 MaxKB4J 作为一款基于 Java 语言开发的 LLM（Large Language Model）工作流应用和 RAG（Retrieval-Augmented Generation）的知识库问答系统 无论您选择的是本地私有大模型如 DeepSeek R1、Llama 3 或 Qwen 2，还是国内外公共大模型如通义千问、腾讯混元等，MaxKB4J 都能够完美适配，确保了灵活性和广泛的应用场景。 如何利用 MaxKB4J 进行企业知识管理MaxKB4J 中的 LLM 工作流应用实战指南使用 RAG 技术提升企业智能问答系统的准确性基于 Java 开发的企业级知识库解决方案MaxKB4J 如何帮助企业实现客户服务自动化
54310编辑于 2026-01-15
腾讯云开发者
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