本文探讨了企业级RAG系统技术栈选择问题，通过对比Java和Python在企业应用中的表现，论证了Java在构建高性能、稳定可靠的RAG系统方面的优势。作者基于MaxKB4j开源项目的实践经验，指出Java在性能（JVM vs GIL）、稳定性（强类型系统）、安全性（企业级框架）、可维护性（成熟工具链）以及企业集成能力等方面的显著优势。文章还分析了常见技术选型误区，强调企业级系统应重视长期维护成本

本文详细介绍了在Sealos云平台上部署MaxKB4J应用及其依赖数据库（PostgreSQL和MongoDB）的完整流程。MaxKB4J是一款基于Java开发的开源LLM工作流与RAG平台，适用于智能客服、企业知识库等场景。部署步骤包括：1）创建PostgreSQL数据库并手动新建maxkb4j库；2）创建MongoDB数据库；3）部署MaxKB4J应用并配置相关环境变量。文章提供了详细的配置参

MaxKB4j 是一个基于 Java 的开源 RAG 知识库与 LLM 工作流平台，专为企业级智能问答系统设计。核心特性包括：开箱即用的知识库问答，支持多种文档格式上传和网页爬取；模型中立，可灵活对接本地私有模型和国内外主流大模型；提供可视化低代码工作流编排；支持 RESTful API 和前端嵌入组件快速集成。技术栈采用 Java 17 + Spring Boot 3，支持 PostgreSQL

2025年，我持续开发并维护开源项目MaxKB4j，一个基于Java的RAG与智能体工作流平台。尽管面临技术挑战和孤独开发的压力，项目仍获得427 Stars和社区认可。这一年的经历让我跳出纯Java工程师思维，提升了全栈能力，更重要的是磨练了心智。2026年，我将继续完善项目功能，参与Gitee GVP评选，打造企业级Java原生LLM应用平台。坚持这件难而正确的事，已成为我的成长动力。

MaxKB4j是一款基于Java开发的LLM工作流和RAG开源平台，整合了MaxKB和FastGPT的优势。它支持智能客服、企业知识库等场景，采用MongoDB和PostgreSQL双数据库架构。部署需准备Docker环境，推荐配置根据数据量从4c8g到16c64g不等。安装步骤包括下载docker-compose.yml文件并启动容器，最后通过8080端口访问，默认管理员账号为admin/max

MaxKB4J是一款基于Java开发的RAG知识库问答系统，整合了MaxKB和FastGPT的优势，提供开箱即用的智能问答解决方案。系统支持文档上传/自动爬取、文本向量化和检索增强生成，减少大模型幻觉。具备模型中立特性，兼容多种本地及云端大模型，并内置工作流引擎实现复杂业务编排。技术栈采用Java17/SpringBoot3、Vue.js、PostgreSQL等，支持MCP协议实现代码上下文感知。

摘要： MaxKB4j是基于Java开发的LLM工作流与RAG开源平台，整合MaxKB和FastGPT优势，适用于智能客服、企业知识库等场景。V2版优化了工作流代码，提升性能与稳定性。部署需Docker环境，推荐配置随数据量递增。部署步骤：1）准备网络与Docker环境；2）下载docker-compose.yml；3）启动容器后通过8080端口访问（默认账号admin/tarzan@123456

本文详细介绍了在Sealos云平台上部署MaxKB4J应用及其依赖数据库（PostgreSQL和MongoDB）的完整流程。MaxKB4J是一款基于Java开发的开源LLM工作流与RAG平台，适用于智能客服、企业知识库等场景。部署步骤包括：1）创建PostgreSQL数据库并手动新建maxkb4j库；2）创建MongoDB数据库；3）部署MaxKB4J应用并配置相关环境变量。文章提供了详细的配置参

干支是中国传统纪年系统，由10天干（甲、乙、丙、丁、戊、己、庚、辛、壬、癸）和12地支（子、丑、寅、卯、辰、巳、午、未、申、酉、戌、亥）组成60种组合，循环用于纪年、月、日、时。本文详细介绍了干支的组合规则（60甲子循环）、实际应用（如2024年为甲辰年）及Java代码实现方法，包括基准锚点设置（1900年1月31日为庚子年）、天干地支索引计算等核心算法，为传统历法转换提供了编程解决方案。

MaxKB4j 是一个基于 Java 的开源 RAG 知识库与 LLM 工作流平台，专为企业级智能问答系统设计。核心特性包括：开箱即用的知识库问答，支持多种文档格式上传和网页爬取；模型中立，可灵活对接本地私有模型和国内外主流大模型；提供可视化低代码工作流编排；支持 RESTful API 和前端嵌入组件快速集成。技术栈采用 Java 17 + Spring Boot 3，支持 PostgreSQL