AI MCP 系列
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MaxKB
MaxKB = Max Knowledge Brain,是一款强大易用的企业级 AI 助手,支持 RAG 检索增强、工作流编排、MCP 工具调用能力。
MaxKB 支持对接各种主流大语言模型,广泛应用于智能客服、企业内部知识库问答、员工助手、学术研究与教育等场景。
- RAG 检索增强: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;
- 灵活编排:内置强大的工作流引擎、函数库和 MCP 工具调用能力,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;
- 模型中立:支持对接各种大模型,包括本地私有大模型(DeepSeek 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)。
MaxKB 三分钟视频介绍:https://www.bilibili.com/video/BV18JypYeEkj/
快速开始
# Linux 机器
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 registry.fit2cloud.com/maxkb/maxkb
# Windows 机器
docker run -d --name=maxkb --restart=always -p 8080:8080 -v C:/maxkb:/var/lib/postgresql/data -v C:/python-packages:/opt/maxkb/app/sandbox/python-packages registry.fit2cloud.com/maxkb/maxkb
# 用户名: admin
# 密码: MaxKB@123..
- 你也可以通过 1Panel 应用商店 快速部署 MaxKB;
- 如果是内网环境,推荐使用 离线安装包 进行安装部署;
- MaxKB 产品版本分为社区版和专业版,详情请参见:MaxKB 产品版本对比;
- 如果您需要向团队介绍 MaxKB,可以使用这个 官方 PPT 材料。
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。
<image height="150px" width="150px" src="https://github.com/1Panel-dev/MaxKB/assets/52996290/a083d214-02be-4178-a1db-4f428124153a"/>
UI 展示
<table style="border-collapse: collapse; border: 1px solid black;">
<tr>
<td style="padding: 5px;background-color:#fff;"><img src= "https://github.com/1Panel-dev/MaxKB/assets/52996290/d87395fa-a8d7-401c-82bf-c6e475d10ae9" alt="MaxKB Demo1" /></td>
<td style="padding: 5px;background-color:#fff;"><img src= "https://github.com/1Panel-dev/MaxKB/assets/52996290/47c35ee4-3a3b-4bd4-9f4f-ee20788b2b9a" alt="MaxKB Demo2" /></td>
</tr>
<tr>
<td style="padding: 5px;background-color:#fff;"><img src= "https://github.com/user-attachments/assets/9a1043cb-fa62-4f71-b9a3-0b46fa59a70e" alt="MaxKB Demo3" /></td>
<td style="padding: 5px;background-color:#fff;"><img src= "https://github.com/user-attachments/assets/3407ce9a-779c-4eb4-858e-9441a2ddc664" alt="MaxKB Demo4" /></td>
</tr>
</table>
技术栈
- 前端:Vue.js
- 后端:Python / Django
- LangChain:LangChain
- 向量数据库:PostgreSQL / pgvector