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MaxKB：基于大语言模型的智能知识库问答系统

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简介：
MaxKB是一款创新性的智能知识库问答系统，依托先进的大语言模型技术，能够高效、准确地解答用户的各种问题，提供便捷的知识服务。 MaxKB 是一款基于大语言模型的知识库问答系统。它的目标是成为企业的最强大脑（Max Knowledge Base）。该系统支持直接上传文档以及自动抓取在线文档，并能够对文本进行自动拆分和向量化处理，提供智能的问答交互体验；它还支持零编码快速集成到第三方业务系统中；并且可以与主流的大模型对接，包括本地私有大模型（如 Llama 2）、Azure OpenAI 和百度千帆大模型等。

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  • MaxKB：基于大语言模型的智能知识库问答系统
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    MaxKB是一款创新性的智能知识库问答系统，依托先进的大语言模型技术，能够高效、准确地解答用户的各种问题，提供便捷的知识服务。 MaxKB 是一款基于大语言模型的知识库问答系统。它的目标是成为企业的最强大脑（Max Knowledge Base）。该系统支持直接上传文档以及自动抓取在线文档，并能够对文本进行自动拆分和向量化处理，提供智能的问答交互体验；它还支持零编码快速集成到第三方业务系统中；并且可以与主流的大模型对接，包括本地私有大模型（如 Llama 2）、Azure OpenAI 和百度千帆大模型等。
     
  • 基于大语言模型与RAG的知识库问答系统.zip
    优质
    本项目集成大语言模型和检索增强生成技术，旨在开发高效知识库问答系统。通过结合预训练模型与精准文档检索，为用户提供准确、快速的信息服务。 基于大语言模型和 RAG 的知识库问答系统.zip 文件包含了关于如何利用先进的大语言模型以及检索增强生成技术来构建高效的知识库问答系统的详细资料和技术文档。该文件适合对自然语言处理、信息检索及机器学习感兴趣的开发者和技术人员进行深入研究与实践应用。
     
  • MaxKB：企业级LLM大语言模型知识库问答系统的即插即用解决方案
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    MaxKB是一款专为企业设计的大语言模型知识库问答系统解决方案，提供高效、便捷的知识管理和智能问答服务。 MaxKB是一款基于大语言模型的知识库问答系统，旨在成为企业的最强大脑。它支持直接上传文档、自动爬取在线文档，并能进行文本的自动拆分与向量化处理，提供优秀的智能问答交互体验；同时无缝嵌入第三方业务系统，无需编码即可快速集成。 此外，MaxKB还兼容多种主流大模型，包括本地私有大模型（如Llama 2）、Azure OpenAI和百度千帆等。用户可以通过简单的Docker命令启动MaxKB服务： ``` docker run -d --name=maxkb -p 8080:8080 -v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data panel.maxkb # 用户名: admin # 密码: MaxKB@123 ``` 用户也可以通过应用商店快速部署MaxKB、Ollama及Llama 2，只需大约半小时即可上线基于本地大模型的知识库问答系统，并将其嵌入到第三方业务系统中。此外，DataEase小助手是利用MaxKB搭建的智能问答平台，已集成至DataEase产品及其在线文档中。 如需进一步了解或遇到问题，请查阅使用手册或者通过论坛与我们联系。
     
  • 1Panel官方出品的基于LLM大语言模型的知识库问答系统
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    简介：由1Panel官方打造的LLM大语言模型知识库问答系统，旨在高效准确地解答用户各类问题，提供便捷智能的信息服务体验。 MaxKB 是一款基于大语言模型的知识库问答系统，其目标是成为企业的最强大脑。 **特点如下：** - **开箱即用**：支持直接上传文档以及自动抓取在线文档，并具备文本拆分、向量化处理和RAG（检索增强生成）功能，提供出色的智能交互式问答体验。 - **无缝嵌入**：能够实现无需编码即可快速集成到第三方业务系统中。 - **多模型兼容性**：支持与主流大语言模型对接，包括Ollama本地私有大模型（如Meta Llama 3、qwen等）、通义千问、OpenAI、Azure OpenAI、Kimi、智谱 AI、讯飞星火和百度千帆大模型等。
     
  • 基于Langchain和ChatGLM等语言模型的本地知识库问答系统
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    本项目开发了一套结合Langchain与ChatGLM技术的本地知识库问答系统，旨在提供高效、准确的知识检索服务。用户可以通过自然语言查询访问特定领域的信息资源，系统则利用先进的语义理解和生成能力，为用户提供精准的答案或相关文档摘要。该系统的应用范围广泛，适用于企业内部知识管理、教育机构的教学支持等场景。 Langchain-Chatatch（原名：langchain-ChatGLM）是一个基于本地知识库的问答应用程序，利用了像 ChatGLM 这样的本地大型语言模型，并结合 langchain 的思想来构建针对中文场景与开源模型支持模式、可离线运行的知识库问答解决方案。该项目受到了 GanymedeNil 的 document.ai 项目和 AlexZhangji 创建的 ChatGLM-6B Pull Request 指令的影响，旨在建立一个全流程使用开源模型实现本地知识库问答应用。 在最新版本中，Langchain-Chatatch 使用 FastChat 接入了包括 Vicuna、Alpaca、LLaMA、Koala 和 RWKV 在内的多种模型，并通过 langchain 框架支持基于 FastAPI 提供的 API 调用服务或使用 Streamlit 构建的 WebUI 进行操作。该项目利用所支持的语言模型和嵌入式模型，实现全部使用开源模型离线部署的目标。同时，Langchain-Chatatch 也兼容 OpenAI 的相关功能。
     
  • 基于大语言模型的智能问答应用(GPT)
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    基于大语言模型的智能问答应用(GPT)利用先进的人工智能技术，能够理解和回答用户提出的各种复杂问题，提供高效、精准的信息服务。 智能问答应用程序（如大语言模型GPT）能够根据用户提出的问题生成相应的回答。这类应用利用先进的自然语言处理技术来理解和生成人类可读的文本，为用户提供便捷的信息获取途径。
     
  • 基于大模型与知识图谱的知识库问答.zip
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    本项目探索了结合大语言模型和知识图谱进行知识库问答的有效方法，旨在提升问答系统的准确性和效率。 基于大模型和知识图谱的知识库问答.zip
     
  • 基于企业私有知识库的人工智能大语言模型智能客服机器人问答系统，支持私有化部署
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    本系统是一款集成人工智能技术的智能客服机器人，依托于企业私有知识库的大语言模型，提供精准高效的问答服务，并支持灵活的私有化部署方式。 基于企业私有知识库的LLM大语言模型智能客服机器人问答系统支持私有化部署。 能力包括： 1、专属 AI 问答系统 通过导入现有企业的知识来构建知识库，使AI机器人能够使用该关联的知识库回答问题，从而快速创建出专属于企业的AI问答系统。 2、一键接入模型 ChatWiki已兼容全球超过二十种主流的模型。只需配置相应的API密钥等信息即可顺利接入这些模型。 3、数据自动预处理 提供包括自动分段、QA分割、手动输入和CSV导入等多种方式来加载数据，ChatWiki会自动对上传的数据进行预处理，向量化或QA拆分工作。 4、简单易用的使用方法 通过直观且用户友好的可视化界面设计以及简洁明了的操作步骤，可以轻松完成AI问答机器人及知识库的创建过程。 5、适配不同业务场景 ChatWiki为AI问答机器人提供了多种应用渠道，包括H5链接、嵌入网站和桌面客户端等，以满足企业在各种业务需求下的使用。
     
  • 智能问答系统的语料库与模型.zip
    优质
    本资料集聚焦于构建高效的智能问答系统，涵盖丰富语料库及先进模型技术，助力自然语言处理领域的研究和应用开发。 智能问答系统语料库和模型包含了用于训练人工智能系统的数据和模型。
     
  • Python实现的知识图谱智能问答系统__Python智能问答, Python智能问答系统
    优质
    本项目基于Python开发，构建了一个知识图谱驱动的智能问答系统。利用自然语言处理技术，系统能够理解并回答用户提出的复杂问题，提供精准、高效的答案和信息检索服务。 本代码实现基于Python，并参考了复旦大学崔万云博士的《Learning Question Answering over Corpora and Knowledge Bases》论文。由于使用的是中文语料进行训练，因此在实体识别方面与原论文有所差异。命名实体是智能问答系统中的关键部分，而本段落献在这方面存在不足之处。希望读者能够提出更好的方法来改进这一问题。