MaxKB（Max Knowledge Base）是一款基于大语言模型和RAG技术的开源知识库问答系统，广泛应用于智能客服、企业内部知识库、学术研究与教育等多个场景。 
该产品的主要优势包括：
• 开箱即用：支持直接上传文档或自动爬取在线内容，内置文本自动拆分、向量化和RAG（检索增强生成）功能，有效减少大模型幻觉问题，提供流畅的智能问答交互体验。
• 快速接入：无需编码即可嵌入第三方业务系统，并支持快速对接企业微信、钉钉、飞书、公众号等平台，使现有系统快速获得智能问答能力，显著提升用户满意度。
• 灵活编排：内置强大工作流引擎和函数库，支持自定义AI工作流程编排，满足复杂业务场景下的多样化需求。
• 模型中立：兼容多种大模型，包括本地私有大模型（如Llama 3、Qwen 2）、国内公共大模型（如DeepSeek、SILICONFLOW、通义千问、腾讯混元、字节豆包、百度千帆、智谱AI、Kimi）以及国外公共大模型（如OpenAI、Azure OpenAI、Anthropic、Gemini）。
MaxKB安装步骤详解
使用Docker Compose部署MaxKB，配置示例如下：
services: maxkb: image: 1panel/maxkb:latest container_name: maxkb volumes: - /vol1/1000/docker/maxkb/data:/var/lib/postgresql/data - /vol1/1000/docker/maxkb/python-packages:/opt/maxkb/app/sandbox/python-packages ports: - "8080:8080" restart: always 初始使用与登录指南
在浏览器中输入 http://NAS的IP:8080 即可访问MaxKB界面。 
输入管理员账号和密码进行登录：
管理员账号：admin
初始密码：MaxKB@123.. 
首次登录后需修改初始密码以确保安全性。 
进入主面板后，界面设计简洁直观。 
创建并管理知识库
首先创建一个新知识库。 
根据提示填写知识库基本信息。 
创建完成后需上传文档以丰富内容。 
支持上传多种格式文档，包括TXT、Markdown、PDF、HTML、XLS、XLSX、CSV和ZIP。 
智能分段功能可能无法完美处理所有文档（如在VSCode中正常分段的文本）。 
高级分段选项更适合含特殊分隔符（如“------------”）的文档，提高准确性。 
右侧提供文本编辑功能，可手动调整分段内容。 
可为每个分段单独设置标题。 
设置完成后点击“开始导入”按钮。 
等待索引完成，期间可继续添加文档以扩充知识库。 
问题管理功能允许创建自定义问题与回答。 
命中测试工具用于验证输入内容是否能正确匹配知识库条目。 
参数设置中可调整检索模式和阈值以优化命中率。 
设置选项支持修改知识库基本信息并关联其他应用。 
模型添加与配置指南
进入系统设置 → 模型设置，分为公有模型和私有模型两类。 
公有模型支持多个主流平台。 
以添加OpenAI模型为例（需配合One API系统部署）。 
私有模型适用于本地运行的大模型。 
添加Ollama模型示例（需提前部署Ollama框架，API Key可随意填写）。 
模型添加完成后将显示在列表中。 
应用创建与测试流程
进入应用 → 创建应用以新建智能问答服务。 
填写应用名称并完成创建。 
选择AI模型（其他设置可后续调整）。 
通过右侧测试面板验证模型调用是否正常。 
未关联知识库时，提问相关主题可能无法获得准确回答。 
关联知识库后，回复质量显著提升。 
使用Ollama本地模型时响应速度较慢，但功能正常。 
测试无误后点击“保存并发布”。 
应用创建完成，点击打开查看详情。 
概览页面以图表形式直观展示数据指标。 
通过访问链接打开知识库聊天机器人界面。 
获得一个功能完备的在线问答机器人。 
命中测试工具支持参数实时调整验证效果。 
对话日志记录所有提问和回答历史。 
系统总结与使用评价
总体而言，MaxKB是一款值得尝试部署的知识库系统。对于初次接触此类工具的用户来说，其上手难度较低，操作流程清晰：上传文档、选择模型、创建应用三步即可完成部署。界面设计美观合理，设置选项一目了然，避免了复杂操作带来的困扰。
虽然市场上有FastGPT和Dify等同类产品，但MaxKB以其易用性和便捷性脱颖而出。
综合推荐：⭐⭐⭐⭐⭐（非常值得部署）
使用体验：⭐⭐⭐⭐⭐（效果出色）
部署难度：⭐⭐（过程简单）