2025 年开年，DeepSeek-R1 的发布在全球市场掀起了 AI 效率变革的浪潮。

在过去的一个月内，相信每个人都从不同的角度感受到了 DeepSeek 强势崛起带来的变化。

DeepSeek 国产大模型既可以服务于个人，也可以被企业用户采纳，与业务深度结合进而创造业务价值。

在个人应用场景下，我们调用的是 DeepSeek 在公有云环境的大模型能力，让 DeepSeek 进行深度思考并联网搜索最新的网络数据。

个人用户可以通过 DeepSeek 官方的 Web 门户或者手机 App 与 DeepSeek 大模型对话，让 AI 完成搜索、答疑、写作等任务。

那么对于企业用户来说，怎样利用好 DeepSeek 超高性价比的大模型能力呢？

尤其是现在很多企业都已经在本地准备好了算力，并且部署了 DeepSeek 之后，如何将 DeepSeek 与自己的业务场景进行结合呢？

今天，就给大家推荐一款开源的知识库问答系统——MaxKB。

所谓 “好马配好鞍”，DeepSeek 和 MaxKB 的组合正在被很多行业的用户搭配使用。

基于 MaxKB 构建业务 AI 助手，能够帮助您打通企业落地 DeepSeek 的最后一公里。

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

通过本地部署的方式可以解决企业用户普遍担心的数据安全性问题。

DeepSeek、MaxKB，以及大语言模型的运行框架 Ollama 或者 vLLM 都可以被部署在本地环境中。

针对本地部署 DeepSeek 所具备的强大的自然语言推理能力，MaxKB 可以为其构建一个 Chatbox，也就是一个智能对话的界面，类似于个人用户直接与 DeepSeek 进行对话。

基于 MaxKB 构建的 AI 助手可以方便地嵌入到企业官网，以及微信公众号、企业微信、钉钉、飞书、OA 等系统中，通过多元化的方式与目标用户进行交互。

除了利用好本地大模型的学习和推理能力外，MaxKB 还提供开箱即用的 RAG（检索增强生成）技术。

RAG 结合了信息检索和文本生成技术，会先检索大规模文档集合中的相关信息，然后利用这些信息来指导文本的生成。

这样做会让大模型更加 “靠谱”，生成更高质量、更准确的回答，RAG 技术的使用也是有效减少大模型幻觉的重要手段。

有时候我们和大模型对话时往往感觉它会答非所问。在日常的交互中，我们遇到大模型出现幻觉的情况往往会报以包容的心态。

而在企业应用的场景中，我们希望大模型与用户和合作伙伴的交互是严谨、准确和高质量的。

企业内部有非常多的私有知识文档，这些内容是经过长期的积累和不断修订形成的。

通过大语言模型和 RAG 技术的结合，我们可以让 DeepSeek 学习指定的专业知识，减少幻觉，提升用户交互的准确性。

在构建了智能对话界面（Chatbox），并且引入了 RAG 技术之后，MaxKB 还具备强大的工作流编排能力和函数库功能，能够满足用户在复杂业务场景下的需求。

通过配置工作流，用户可以打造出能够执行复杂业务流程的 AI 助手。配置过程以可视化流程图的方式呈现，用户通过点击和拖拽操作即可构建 AI 工作流程，无需编程技能。

借助函数库功能，用户可以根据业务需求，在函数库中创建用于数据处理、逻辑判断、信息提取或者其他任何满足工作场景的函数脚本。

在函数创建完成后，用户进行应用编排时，能够以添加组件的方式调用这些函数。

具备知识库问答能力的 AI 助手具有行业普适性，无论是各级政府部门、公共事业机构、医疗卫生机构、大中小学教育实体，或者是各类企事业单位，都可以尝试构建自己的 AI 助手。

这些 AI 助手可以对外部用户或者合作伙伴开放，放在公网供大家访问，扮演 7 × 24 小时在线客服的角色。也可以放在内网供员工使用，用于行业条例查询、行政办公流程指导、生产线流程规范管理等方面。

目前，MaxKB 已经在代码托管平台 GitHub 上获得超过 14,000 个 Star 和超过 1,900 次 Fork，全网累计下载数量超过 440,000 次。

如果您对 DeepSeek 在实际业务场景的落地感兴趣，欢迎您部署和体验 MaxKB。

在这里放上 MaxKB 相关的资源网站，供大家参考学习：