利用Django和Kimi大模型开发知识库问答系统的案例

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，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 Llama 2、Llama 3、qwen）、通义千问、OpenAI、Azure OpenAI、Kimi、智谱 AI、讯飞星火和百度千帆大模型等。

技术栈

• 前端：Vue.js/vue3
• 后端：Python / Django
• LangChain：LangChain
• 向量数据库：PostgreSQL / pgvector
• 大模型：Azure OpenAI、OpenAI、百度千帆大模型、Ollama、通义千问、Kimi、智谱 AI、讯飞星火

项目结构

├── LICENSE



# License 申明

├── README.md

├── apps



#   后端项目根目录

│ ├── common



# 项目公共资源目录

│ ├── smartdoc



# 项目主目录

│ ├── users



# 用户相关

│ ├── manage.py



#  django项目入口

│ └── sdk



# 项目通用的前后端依赖/网关的前端

├── pyproject.toml



# 后端依赖 配置文件

└── ui



# 前端项目根目录

├── config_example.yml



# 项目配置示例

├── main.py



# 项目入口文件 python main.py start 启动项目

快速安装开始

docker run -d --name=maxkb -p 8080:8080 -v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data 1panel/maxkb



# 用户名: admin

# 密码: MaxKB@123..

添加大模型，这里以添加Kimi大模型

在模型管理中，点击供应商【Kimi】，直接进入下一步填写Kimi的模型表单。

或者左侧供应商先选择【Kimi】，然后点击【添加模型】，则直接进入Kimi的模型表单。

模型名称： MaxKB 中自定义的模型名称。

模型类型： 大语言模型。

基础模型： 为供应商的 LLM 模型，支持自定义输入，下拉选项是常用的一些大语言模型。

API 域名：https://api.moonshot.cn/v1

API Key：在Kimi 账户中心的 API Key 管理中获取 key。

创建知识库

打开【知识库】页面，点击【创建知识库】，进入创建知识库页面。

上传文档

输入知识库名称、知识库描述、选择通用型知识库类型。

然后将离线文档通过拖拽方式或选择文件上传方式进行上传。

上传文档要求：

支持的格式为Markdown、TXT、PDF、DOCX；

每次最多上传 50 个文件；

每个文件不超过 100 MB。



文档规范建议：

1、规范分段标识：离线文档的分段标识要有一定规范，否则拆分出来的段落会不规整。

2、段落要完整：一个分段中最好能描述一个完整的功能点或问题。

设置分段规则

当前支持智能分段和高级分段两种分段方式，推荐选择：智能分段。

支持查看分段预览。

参考资料

项目github：https://github.com/1Panel-dev/MaxKB

Llama中文社区：https://github.com/LlamaFamily/Llama-Chinese

Llama3 中文仓库：https://github.com/CrazyBoyM/llama3-Chinese-chat

文章转自微信公众号@Python与Django学习