随着AI大模型的普及程度越来越高，现在很多企业也都在准备或者已经开始构建企业内部AI知识库的建设，给大家推荐3个开源的AI知识库问答系统，可接入OpenAI、星火大模型、llama、qwen、gemini等多种大模型，这3个项目的亮点是知识库能力，可以接入本地PDF、word、excel、markdown等多种文档，同时也支持连接网站，提取网页中的数据作为你的知识库。

3个系统都支持使用docker一键部署，大家可以试试，部署方便后期运维也方便，目前行业内的评论中dify是比较受欢迎的，其他两个也都不错，我目前在用maxkb，效果还不错，如果不想接入本地知识库，也可以只用AI功能。

【文末有交流群】

MaxKB

开源地址：https://gitee.com/fit2cloud-feizhiyun/MaxKB

简单介绍

MaxKB 是一款基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统。MaxKB = Max Knowledge Base，旨在成为企业的最强大脑。

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；多模型支持：支持对接主流的大模型，包括 Ollama 本地私有大模型（如 Meta Llama 3、qwen 等）、通义千问、OpenAI、Azure OpenAI、Kimi、智谱 AI、讯飞星火和百度千帆大模型等。

Docker一键部署

docker run -d --name=maxkb -p 8080:8080 -v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data 1panel/maxkb## 也可以通过 1Panel 应用商店 快速部署 MaxKB + Ollama + Llama 2,30分钟内即可上线基于本地大模型的知识库问答系统，并嵌入到第三方业务系统中。

如何访问

访问：http://ip:8000

用户名: admin

密码: MaxKB@123..

UI效果

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Dify

开源地址：https://docs.dify.ai/v/zh-hans/guides/

简单介绍

Dify 是一款开源的大语言模型(LLM) 应用开发平台。即使你是非技术人员，也能参与到 AI 应用的定义和数据运营过程中。

由于 Dify 内置了构建 LLM 应用所需的关键技术栈，包括对数百个模型的支持、直观的 Prompt 编排界面、高质量的 RAG 引擎、稳健的 Agent 框架、灵活的流程编排，并同时提供了一套易用的界面和 API。这为开发者节省了许多重复造轮子的时间，使其可以专注在创新和业务需求上。

Docker一键部署

git clone https://github.com/langgenius/dify.gitcd dify/dockerdocker compose up -d

如何访问

访问：http://ip

自定义设置管理员密码

UI效果

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FastGPT

开源地址：https://doc.fastgpt.in/docs/intro/

简单介绍

FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！

FastGPT 能力专属 AI 客服 ：通过导入文档或已有问答对进行训练，让 AI 模型能根据你的文档以交互式对话方式回答问题。简单易用的可视化界面 ：FastGPT 采用直观的可视化界面设计，为各种应用场景提供了丰富实用的功能。通过简洁易懂的操作步骤，可以轻松完成 AI 客服的创建和训练流程。自动数据预处理 ：提供手动输入、直接分段、LLM 自动处理和 CSV 等多种数据导入途径，其中“直接分段”支持通过 PDF、WORD、Markdown 和 CSV 文档内容作为上下文。FastGPT 会自动对文本数据进行预处理、向量化和 QA 分割，节省手动训练时间，提升效能。工作流编排 ：基于 Flow 模块的工作流编排，可以帮助你设计更加复杂的问答流程。例如查询数据库、查询库存、预约实验室等。强大的 API 集成：FastGPT 对外的 API 接口对齐了 OpenAI 官方接口，可以直接接入现有的 GPT 应用，也可以轻松集成到企业微信、公众号、飞书等平台。docker部署

mkdir fastgptcd fastgptcurl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/files/deploy/fastgpt/docker-compose.ymlcurl -O https://raw.githubusercontent.com/labring/FastGPT/main/projects/app/data/config.json# 启动容器docker-compose up -d# 等待10s，OneAPI第一次总是要重启几次才能连上Mysqlsleep 10# 重启一次oneapi(由于OneAPI的默认Key有点问题，不重启的话会提示找不到渠道，临时手动重启一次解决，等待作者修复)docker restart oneapi

访问 FastGPT

目前可以通过 ip:3000 直接访问(注意防火墙)。登录用户名为 root，密码为docker-compose.yml环境变量里设置的 DEFAULT_ROOT_PSW。

首次运行，会自动初始化 root 用户，密码为 1234（与环境变量中的DEFAULT_ROOT_PSW一致），日志里会提示一次MongoServerError: Unable to read from a snapshot due to pending collection catalog changes;可忽略。

效果截图

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请勿滥用

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