# birdNest **Repository Path**: LarkMidTable/birdNest ## Basic Information - **Project Name**: birdNest - **Description**: 🔥🔥🔥 🚀🚀🚀 数智云巢 是一个保存、管理结构化或非结构化的数据的 知识库,依据 大模型( deepseek ) 和 向量数据库 打造私有知识库/知识管理系统/知识库系统/智能知识库/AI知识库。 - **Primary Language**: Unknown - **License**: GPL-3.0 - **Default Branch**: master - **Homepage**: http://www.larkmt.com/ai - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 58 - **Forks**: 17 - **Created**: 2025-02-11 - **Last Updated**: 2025-07-22 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: 知识库, 大模型, 文档管理, 向量数据库, deepseek ## README # 数智云巢 ## 一、项目概述 数智云巢 是一个 存储和组织知识的信息系统或数据集合,用于保存、管理和访问结构化或非结构化的信息 知识库。 本项目以[若依](https://gitcode.com/yangzongzhuan/RuoYi-Vue3)为底层的框架进行研发 ## 二、技术选型 | 技术类型 | 技术名称 | | ---------- | ----------- | | 前端框架 | Vue3 | | 后端架构 | Springboot | | AI框架 | Langchain4j | | 向量数据库 | Pgvector | | 文档数据库 | MongoDB | | LLM大模型 | DeepSeek | | 负载均衡器 | Nginx | ## 三、架构图 ![image-20250215172418720](./pic/架构图2.png) ## 四、功能列表 | 一级功能 | 二级功能 | 版本号 | | -------- | ---------- | ------ | | 首页 | | V1.0 | | 数智平台 | 数智对话 | V1.0 | | 系统管理 | 用户管理 | V1.0 | | | 角色管理 | V1.0 | | | 菜单管理 | V1.0 | | | 部门管理 | V1.0 | | | 岗位管理 | V1.0 | | | 字典管理 | V1.0 | | | 参数设置 | V1.0 | | | 通知公告 | V1.0 | | | 日志管理 | V1.0 | | 系统监控 | 在线用户 | V1.0 | | | 定时任务 | V1.0 | | | 数据监控 | V1.0 | | | 服务缓存 | V1.0 | | | 缓存列表 | V1.0 | | 系统工具 | 表单构建 | V1.0 | | | 代码生成 | V1.0 | | | 系统接口 | V1.0 | | 文档管理 | 文档录入 | V1.0 | | | 文档向量化 | V1.0 | ## 五、项目截图 ![.](./pic/项目截图1.png) ![](./pic/项目截图2.png) ![.](./pic/项目截图5.png) ![.](./pic/项目截图2.png) ![.](./pic/项目截图3.png) ![.](./pic/项目截图4.png) ![.](./pic/项目截图6.png) ![.](./pic/项目截图7.png) ## 六、项目资源 [项目资源](https://gitee.com/LarkMidTable/NestMind/tree/master/knowledge/deepseek) ![](./pic/项目资料1.jpg) ## 七、常用链接 数据学习: https://www.datalearner.com/ 搜索引擎: https://api.python.langchain.com/en/latest/tools/langchain_community.tools.tavily_search.tool.TavilySearchResults.html 魔搭社区: https://www.modelscope.cn/home AI神器大全: https://aishenqi.net/ langchan4j:https://github.com/langchain4j dify:https://docs.dify.ai/zh-hans ragflow:https://ragflow.io/docs/dev/ 接入deepseek大模型: https://deepseek.zhike.in/ ## 八、联系我们 如果你在使用过程中遇到问题,或者对项目有任何建议和想法,欢迎通过以下方式联系我们: 1. **GitHub Issues**:在本项目的 GitHub 仓库中创建 Issue,详细描述问题或建议内容。 2. **微信**:**LarkMidTable2021**,备注 **大模型** ,添加微信和小伙伴一起群聊,一起讨论大模型在知识库里的应用吧。