【开源项目】MaxKB4J基于java开发的工作流和 RAG智能体的知识库问答系统

掘金人工智能前天 12:58

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MaxKB4J是一个基于Java开发的开源LLMOps平台，旨在构建灵活的RAG知识库加工作流聊天机器人。该项目结合了MaxKB和FastGPT的优势，提供开箱即用的功能，如文档上传、自动爬取、文本拆分和向量化。它支持多种大模型接入，包括本地和国内外公共大模型，并通过灵活的工作流引擎满足复杂业务需求。MaxKB4J还支持无缝嵌入第三方系统，提高用户满意度，并支持MCP Server，实现AI与开发环境的交互。

💡 **开箱即用与多模型支持**: MaxKB4J 允许用户直接上传文档或自动爬取在线文档，并支持文本自动拆分、向量化和RAG技术，从而减少大模型幻觉。它兼容多种大模型，包括本地私有模型和国内外公共模型，如OpenAI、Claude、通义千问等。

⚙️ **灵活编排与无缝嵌入**: 该平台内置强大的工作流引擎和函数库，能够编排AI工作流程，以满足复杂业务场景的需求。MaxKB4j支持零编码快速嵌入到第三方业务系统，使现有系统快速具备智能问答能力。

🌐 **技术栈与快速启动**: MaxKB4J采用Vue.js作为前端框架，Java17和Springboot3作为后端，并使用caffeine缓存、LangChain4j、PostgreSQL/pgvector向量数据库、MongoDB全文检索数据库和sa-token用户鉴权。用户可以通过简单的命令java -jar maxkb4j-1.0.0.jar快速启动，并通过http://localhost:8080/ui/login访问UI。

MaxKB4J基于java开发的工作流和 RAG智能体的知识库问答系统

开箱即用、灵活的RAG知识库加工作流聊天机器人

MaxKB4j = Max Knowledge Base for Java，是一款基于Java语言开发的LLM工作流应用和 RAG 的开源LLMOps平台，项目主要借鉴了MaxKB和FastGPT,并将两个的优势结合到一个项目上，使用高性能、高稳定性以及安全可靠的JAVA语言重新设计开发。MaxKB4j广泛应用于智能客服、企业内部知识库、学术研究与教育等场景。

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、向量化和 RAG（检索增强生成），有效减少大模型幻觉，智能问答交互体验好；

模型中立：支持对接各种大模型，包括本地私有大模型（DeekSeek R1 / Llama 3 / Qwen 2 等）、国内公共大模型（通义千问 / 腾讯混元 / 字节豆包 / 百度千帆 / 智谱 AI / Kimi 等）和国外公共大模型（OpenAI / Claude / Gemini 等）；

灵活编排：内置强大的工作流引擎和函数库，支持编排 AI 工作过程，满足复杂业务场景下的需求；

无缝嵌入：支持零编码快速嵌入到第三方业务系统，让已有系统快速拥有智能问答能力，提高用户满意度。

支持接入MCP Server：MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）是一个用于 AI 与开发环境交互的标准协议，让 AI 具备代码上下文的感知能力，而不只是单纯地做代码补全或聊天问答。

多种模型支持：支持语音识别和语音合成模型、支持图像识别和图像生成模型。（视频生成模型支持规划中。。。）