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）、Azure OpenAI 和百度千帆大模型等。
什么是LLM 大语言模型？
LLM，即大语言模型（Large Language Model），是指具有大规模参数量的语言模型。它基于海量文本数据训练，通过深度学习模型来生成和理解自然语言文本。这些模型通常采用深度神经网络结构，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或变形的Transformer等，并维持大量神经网络的参数。通过在大规模的文本数据上进行预训练，LLM能够提取出多层次、多维度的语言信息，并生成具有一定连贯性和上下文理解能力的文本。
大语言模型的应用广泛，包括但不限于文本翻译、恶意分析、文本内容创造等。例如，它可以用于翻译书面文本，根据不同的语境和文本内容进行自适应，从而处理复杂的语言表达。同时，LLM还可以利用大量的数据来建立模型，通过机器学习算法和数据挖掘技术发现恶意软件的特征和行为模式，从而更好地对恶意软件进行检测、分类和分析。
此外，随着技术的不断发展，LLM的未来发展可能还涉及跨语言发展、知识图谱和语义理解技术的融合，以及隐私和安全问题等方向。跨语言LLM技术可以更好地理解和处理不同语言的自然语言数据，提高语言处理效率和准确性。知识图谱和语义理解技术的融合将推动LLM的智能化水平，而隐私和安全问题则需要在LLM的广泛应用中加强关注和解决。
总的来说，大语言模型是自然语言处理领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用前景和潜力。如需更多信息，可以查阅自然语言处理领域的学术文献，或者关注相关的科技新闻报道。
环境要求安装前请确保您的系统符合安装条件：操作系统：Ubuntu 22.04 / CentOS 7 64 位系统CPU/内存：推荐 2C/4GB 以上；磁盘空间：100GB；浏览器要求：请使用 Chrome、FireFox、Safari、Edge等现代浏览器；可访问互联网。
快速开始，使用docker安装部署，一行命令快速安装使用。
docker run -d –name=maxkb -p 8080:8080 -v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data 1panel/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 + 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。
项目地址：https://gitee.com/fit2cloud-feizhiyun/MaxKB
