基于大模型和 RAG 的知识库问答系统 LLM工作流应用和 RAG 的开源LLMOps平台 开箱即用、灵活的RAG知识库加工作流聊天机器人
一款基于Java语言开发的LLM工作流应用和 RAG 的开源LLMOps平台,项目主要借鉴了MaxKB、Dify和FastGPT, 使用高性能、高稳定性以及安全可靠的JAVA语言重新设计开发。MaxKB4j广泛应用于智能客服、企业内部知识库、学术研究与教育等场景。
一款基于Java语言开发的LLM工作流应用和 RAG 的开源LLMOps平台,项目主要借鉴了MaxKB和FastGPT,并将两个的优势结合到一个项目上,使用高性能、高稳定性以及安全可靠的JAVA语言重新设计开发。MaxKB4j广泛应用于 智能客服、企业内部知识库、数据分析、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、向量化和 RAG(检索增强生成),有效减少大模型幻觉,智能问答交互体验好;
- 模型中立:支持对接各种大模型,包括本地私有大模型(DeekSeek R1 / Llama 3 / Qwen 2 等)、国内公共大模型(通义千问 / 腾讯混元 / 字节豆包 / 百度千帆 / 智谱 AI / Kimi 等)和国外公共大模型(OpenAI / Claude / Gemini 等);
- 灵活编排:内置强大的工作流引擎和函数库,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。
- 支持接入MCP Server:MCP(Model Context Protocol,模型上下文协议)是一个用于 AI 与开发环境交互的标准协议,让 AI 具备代码上下文的感知能力,而不只是单纯地做代码补全或聊天问答。
- 多种模型支持:支持语音识别和语音合成模型、支持图像识别和图像生成模型。(视频生成模型支持规划中。。。)
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快速开始
java -jar 1.0.0.jar
- 访问地址 - 访问地址 http://localhost:8080/login
- 默认用户/密码 admin/maxkb4j.
技术栈- 前端:Vue.js
- 后端:Java17 / Springboot3
- 缓存:caffeine
- LangChain4j:LangChain4j
- 向量数据库:PostgreSQL / pgvector
- 全文检索数据库:MongoDB
- 用户鉴权:sa-token
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