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今天为大家介绍一个简单易用的RAG开源项目------MaxKB，这是一个功能强大且易于使用的企业级AI助手，它完美整合了RAG（检索增强生成）流水线，支持强大的工作流程，并提供先进的MCP工具使用能力。
项目介绍
MaxKB（Max Knowledge Brain）是由国内1Panel团队开发的开源AI助手平台，专为企业级应用而设计。该项目广泛应用于智能客服、企业内部知识库、学术研究和教育等场景。一个开箱即用型的RAG智能问答应用，MaxKB不仅仅是一个中间件平台，而是一个完整的、可直接部署的AI助手解决方案。
MaxKB 自发布以来，已经在 GitHub 上收获了超过 17k Star，展示了它在社区中的受欢迎程度。
核心功能
1. RAG流水线处理
MaxKB支持直接上传文档或自动抓取在线文档，具备自动文本分割和向量化功能。这样一来可以有效减少大型模型的幻觉问题，为用户提供了卓越的智能问答交互体验。无论是PDF、Word文档还是网页渠道的内容，MaxKB都能智能处理并构建知识库。
2. 智能工作流引擎
配备强大的工作流引擎、函数库和MCP工具使用功能，MaxKB能够编排AI流程以满足复杂业务场景的需求。这使得企业可以根据自身业务特点，定制专属的AI工作流程。
3. 无缝系统集成
MaxKB最大的亮点之一是支持零编码快速集成到第三方业务系统中。企业无需复杂的开发工作，就能为现有系统快速配备智能问答能力，显著提升用户满意度。
4. 模型兼容性
支持多种大型语言模型，包括私有模型（如DeepSeek、Llama、Qwen等）和公共模型（如OpenAI、Claude、Gemini等）。这种模型无关的设计让企业可以根据需求灵活选择最适合的AI模型。
5. 多模态支持
MaxKB原生支持文本、图像、音频和视频的输入输出，真正实现了全方位的多媒体AI交互体验。
安装和使用方法
部署服务器要求：
- 操作系统：Ubuntu 22.04 / CentOS 7（内核版本要求 ≥ 3.10）
- CPU/内存：4C/8GB 以上
- 磁盘空间：100GB
MaxKB的部署极其简单，只需一个Docker命令即可启动：
bash
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 \
1panel/maxkb部署完成后，访问 http://your_server_ip:8080 即可进入MaxKB的Web管理界面。默认管理员账户信息为：
- 用户名：admin
- 密码：MaxKB@123..
国内小伙伴要是拉取镜像慢，可以参考官网官方提供的离线安装文档。
另外，如果你安装1Panel面板服务，可以直接进入到应用商店，在【AI/大模型】分类下找到 MaxKB 进行快速安装使用。
技术架构
MaxKB采用现代化的技术栈：
- 前端：Vue.js提供友好的用户界面
- 后端：Python/Django确保稳定的服务性能
- AI框架：基于LangChain构建强大的LLM应用能力
- 数据库：PostgreSQL + pgvector提供高效的向量存储
MaxKB的核心优势在于其"即用型"特性，企业无需深入了解复杂的AI技术细节，就能快速构建和部署专属的智能助手系统。
总结
MaxKB作为一个成熟的开源企业AI助手解决方案，完美的平衡了功能强大性和易用性。它不仅提供了完整的RAG技术栈，还通过工作流引擎和无缝集成能力，让企业能够快速实现AI驱动的知识管理和客户服务升级。
对于希望快速部署企业级AI助手的团队来说，MaxKB无疑是一个理想的选择。其开源特性保证了技术透明度和可定制性，而简单的部署流程则大大降低了技术门槛。
项目地址： github.com/1Panel-dev/...
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