一款基于大模型和 RAG 的知识库问答系统，企业AI智能客服 基于java语言开发的大语言模型和 RAG 的知识库问答系统。开箱即用、模型中立、灵活编排，支持快速嵌入到第三方业务系统。
一款基于java语言开发的大语言模型和 RAG 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。
Max Knowledge Base for Java，是一款基于java语言开发的大语言模型和 RAG 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、学术研究与教育等场景。技术栈- 前端：Vue.js
- 后端：Java / Springboot
- 缓存：Ehcache
- LangChain4j：LangChain4j
- 向量数据库：PostgreSQL / pgvector
RAG
检索增强生成（Retrieval-augmented Generation），简称RAG，是当下热门的大模型前沿技术之一 。
检索增强生成模型结合了语言模型和信息检索技术。具体来说，当模型需要生成文本或者回答问题时，它会先从一个庞大的文档集合中检索出相关的信息，然后利用这些检索到的信息来指导文本的生成，从而提高预测的质量和准确性。 检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种结合检索和生成技术的模型。它通过引用外部知识库的信息来生成答案或内容，具有较强的可解释性和定制能力，适用于问答系统、文档生成、智能助手等多个自然语言处理任务中。RAG模型的优势在于通用性强、可实现即时的知识更新，以及通过端到端评估方法提供更高效和精准的信息服务。 RAG的应用场景和优势
RAG适用于多种自然语言处理任务，如问答系统、文档生成和智能助手等。其优势包括：
通用性强：适用于多种场景和任务。
即时知识更新：能够引用外部知识库中的最新信息，实现即时的知识更新。
高效和精准：通过端到端评估方法提供更高效和精准的信息服务。
一款基于大模型和 RAG 的知识库问答系统，企业AI智能客服
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