1Panel官方出品的基于LLM大语言模型的知识库问答系统-ITADN社区

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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。

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

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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。

基于Langchain和LLM（如千问大模型）的知识图谱（Neo4j）生成及自然语言问答系统输出

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本项目利用Langchain框架与大规模语言模型（例如千问），构建知识图谱于Neo4j数据库，并实现高效的自然语言问答系统，提供智能检索和互动体验。需要neo4j的安装包以及详细的安装指南，并且还需要关于人物关系的相关文档。

基于Django+Vue+MySQL+LLM的大语言模型知识库问答系统Python项目源码及数据集.zip

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本项目为一个结合了Django、Vue、MySQL和大语言模型（LLM）的知识库问答系统，提供前后端分离的高效开发方案与智能问答功能。包含完整Python代码及数据库文件。 IT狂飙上传的代码均可运行，在功能确认无误后才进行上传，直接替换数据即可使用，新手也能轻松上手。【资源说明】Python优秀项目：基于Django+Vue+MySQL+LLM大语言模型的知识库问答系统源码、数据集及资料齐全.zip 1. 代码压缩包内容： - 项目的文件 - 部署文档的文件 2. 运行版本要求： Python3.7或更高版本；若运行时出现问题，请根据提示修改，如遇困难可联系博主（需详细描述问题）。 3. 操作步骤：步骤一：使用IDEA打开代码项目目录，并确保Python环境已配置好。步骤二：按照部署文档中的指导安装所需的库或依据程序运行时的提示进行操作。步骤三：在IDEA中点击运行，等待服务启动完毕。 4. Python资讯：如需其他Python项目的定制服务，请联系博主（请注明你的项目需求）。 4.1 提供python及人工智能项目辅导 4.2 推出python或AI程序的个性化定制服务 4.3 开展基于Django、Flask、Pytorch、Scrapy、PyQt等技术方向的合作，涵盖爬虫开发、数据可视化和大数据分析等领域。

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LangChain和LLM的开源本地知识库问答系统

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本项目是一款结合了LangChain框架与大语言模型（LLM）技术的开源软件，旨在构建并维护一个高效的本地化知识库问答平台。用户可以轻松地上传、管理和查询个人或组织的知识资料，实现精准的信息检索和智能对话交互。开源代码langchain结合LLM构建本地知识库问答系统。

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

最新大型语言模型(LLM)入门知识汇总

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本资料为初学者提供全面了解最新大型语言模型（LLM）的基础知识，涵盖技术原理、应用场景及发展趋势等内容。大语言模型（LLM）是深度学习的一个分支，在自然语言处理领域带来了革命性的变化。这些功能强大的通用模型经过大量数据的预训练后，可以针对特定任务进行微调，从而具备广泛的知识背景。如果用户希望将LLM应用于具体场景，则可以通过调整来适应不同的需求。这一过程通常包括在与目标相关的较小的数据集上对模型进行再训练，该数据集可能包含书籍、文章、代码库等文本形式的信息。大语言模型（LLM）是人工智能领域的一项突破性进展，它们通过自监督学习技术处理和理解人类的语言或文本内容，并且正在重塑自然语言处理与机器学习的应用。例如OpenAI的GPT-3以及谷歌的BERT，在理解和生成类人文本方面表现出卓越的能力，成为众多行业中的重要工具。本段落将全面介绍大语言模型的基础知识、训练流程、应用场景及未来的发展趋势。

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