公司现在还没有引入飞书等平台，想在小组内试搭一套 RAG 平台，内网有 QWEN 的大模型接口，于是有了下述方案，大家看看是否合适，运行硬件配置不高，无单独 GPU：
1.传统知识库用基于 MARKDOWN 格式的 OUTLINE ，支持团队协作，单点登录，缺点是没有离线功能。
2.RAG 知识库平台和 AGENT 平台选用 FASTGPT ，没有用 DIFY ，感觉 DIFY 要重一点，也没用只聚焦于 RAG 的 MAXKB 。
1 ） LLM 用内网已经有的 QWEN 大模型
2 ） embedding 用本地的 m3e
3 ） rerank 模型也用本地的 bge rerank 模型
3.胶水准备用 N8N ，从 OUTLINE 把知识定期推送到 FASTGPT 。
4.最后是文档的问答模式准备用 NGINX 做拦截嵌入，在 OUTLINE 文档页面做个弹窗把上下文传到后端 FASTPGT
1.传统知识库用基于 MARKDOWN 格式的 OUTLINE ，支持团队协作，单点登录，缺点是没有离线功能。
2.RAG 知识库平台和 AGENT 平台选用 FASTGPT ，没有用 DIFY ，感觉 DIFY 要重一点，也没用只聚焦于 RAG 的 MAXKB 。
1 ） LLM 用内网已经有的 QWEN 大模型
2 ） embedding 用本地的 m3e
3 ） rerank 模型也用本地的 bge rerank 模型
3.胶水准备用 N8N ，从 OUTLINE 把知识定期推送到 FASTGPT 。
4.最后是文档的问答模式准备用 NGINX 做拦截嵌入，在 OUTLINE 文档页面做个弹窗把上下文传到后端 FASTPGT
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