LLM框架对比选择:MaxKB、Dify、FastGPT、RagFlow【RAG+AI工作流+Agent]

发布于:2025-02-26 ⋅ 阅读:(18) ⋅ 点赞:(0)

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1.MaxKB
MaxKB = Max Knowledge Base,是一款基于 LLM 大语言模型的开源知识库问答系统,旨在成为企业的最强大脑。它能够帮助企业高效地管理知识,并提供智能问答功能。想象一下,你有一个虚拟助手,可以回答各种关于公司内部知识的问题,无论是政策、流程,还是技术文档,MaxKB 都能快速准确地给出答案:比如公司内网如何访问、如何提交视觉设计需求等等

1.1 简介
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、RAG(检索增强生成),智能问答交互体验好;
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;
灵活编排:内置强大的工作流引擎,支持编排 AI 工作流程,满足复杂业务场景下的需求;

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模型中立:支持对接各种大语言模型,包括本地私有大模型(Llama 3 / Qwen 2 等)、国内公共大模型(通义千问 / 智谱 AI / 百度千帆 / Kimi / DeepSeek 等)和国外公共大模型(OpenAI / Azure OpenAI / Gemini 等)。

1.2技术框架和原理

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技术栈

前端:Vue.js、logicflow
后端:Python / Django
Langchain:Langchain
向量数据库:PostgreSQL / pgvector
大模型:Ollama、Azure OpenAI、OpenAI、通义千问、Kimi、百度千帆大模型、讯飞星火、Gemini、DeepSeek等。

AI时代的职场新潮流

听说AI要来抢工作了?别担心,新岗位可比旧岗位有趣多了!想象一下,你从搬砖工升级成了机器人操作员,从算盘小能手变成了大数据分析师,这不是美滋滋吗?所以,社会生产效率提升了,我们也能更轻松地工作。不过,想成为AI界的佼佼者?那就得赶紧学起来,不然就会被同行们甩得连AI的尾巴都摸不着了!

一、大模型全套的学习路线

学习大型人工智能模型,如GPT-3、BERT或任何其他先进的神经网络模型,需要系统的方法和持续的努力。既然要系统的学习大模型,那么学习路线是必不可少的,下面的这份路线能帮助你快速梳理知识,形成自己的体系。

L1级别:AI大模型时代的华丽登场

L2级别:AI大模型API应用开发工程

L3级别:大模型应用架构进阶实践

L4级别:大模型微调与私有化部署

一般掌握到第四个级别,市场上大多数岗位都是可以胜任,但要还不是天花板,天花板级别要求更加严格,对于算法和实战是非常苛刻的。建议普通人掌握到L4级别即可。

以上的AI大模型学习路线,不知道为什么发出来就有点糊,高清版可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。

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三、大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

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四、AI大模型商业化落地方案

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作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量。


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