是一款基于 LLM 大語言模型的知識庫問答系統(tǒng)。MaxKB = Max Knowledge Base，旨在成為企業(yè)的最強大腦。
開箱即用：支持直接上傳文檔、自動爬取在線文檔，支持文本自動拆分、向量化，智能問答交互體驗好；
無縫嵌入：支持零編碼快速嵌入到第三方業(yè)務系統(tǒng)；
多模型支持：支持對接主流的大模型，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 大語言模型？
LLM，即大語言模型（Large Language Model），是指具有大規(guī)模參數(shù)量的語言模型。它基于海量文本數(shù)據(jù)訓練，通過深度學習模型來生成和理解自然語言文本。這些模型通常采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡結構，如循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）、長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）或變形的Transformer等，并維持大量神經(jīng)網(wǎng)絡的參數(shù)。通過在大規(guī)模的文本數(shù)據(jù)上進行預訓練，LLM能夠提取出多層次、多維度的語言信息，并生成具有一定連貫性和上下文理解能力的文本。
大語言模型的應用廣泛，包括但不限于文本翻譯、惡意分析、文本內(nèi)容創(chuàng)造等。例如，它可以用于翻譯書面文本，根據(jù)不同的語境和文本內(nèi)容進行自適應，從而處理復雜的語言表達。同時，LLM還可以利用大量的數(shù)據(jù)來建立模型，通過機器學習算法和數(shù)據(jù)挖掘技術發(fā)現(xiàn)惡意軟件的特征和行為模式，從而更好地對惡意軟件進行檢測、分類和分析。
此外，隨著技術的不斷發(fā)展，LLM的未來發(fā)展可能還涉及跨語言發(fā)展、知識圖譜和語義理解技術的融合，以及隱私和安全問題等方向。跨語言LLM技術可以更好地理解和處理不同語言的自然語言數(shù)據(jù)，提高語言處理效率和準確性。知識圖譜和語義理解技術的融合將推動LLM的智能化水平，而隱私和安全問題則需要在LLM的廣泛應用中加強關注和解決。
總的來說，大語言模型是自然語言處理領域的一個重要研究方向，具有廣泛的應用前景和潛力。如需更多信息，可以查閱自然語言處理領域的學術文獻，或者關注相關的科技新聞報道。
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快速開始，使用docker安裝部署，一行命令快速安裝使用。
docker?run?-d?--name=maxkb?-p?8080:8080?-v?~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data?1panel/maxkb
#?用戶名:?admin
#?密碼:?MaxKB@123..
你也可以通過 1Panel 應用商店 快速部署 MaxKB + Ollama + Llama 2，30 分鐘內(nèi)即可上線基于本地大模型的知識庫問答系統(tǒng)，并嵌入到第三方業(yè)務系統(tǒng)中。
項目地址：https://gitee.com/fit2cloud-feizhiyun/MaxKB
