释放大语言模型赋能企业的无限潜力 💪

产品核心理念

重新定义企业智能基座

NextConsole 诞生于一个坚定的信念：大语言模型将成为未来数字化生态中操作系统级别的核心IT资源。我们预见，如同操作系统统一管理硬件资源一样，企业需要一种全新的、智能化的控制台（Console）来高效调度、组织和释放大模型的无限潜能。

NextConsole 正是这一愿景的实践——我们不止于构建工具，更在打造下一代智能控制中枢。它让企业能够像调用计算资源一样，自然、流畅地调用和组织大模型能力，将分散的AI力量转化为可管理、可扩展、可进化的企业智能基础设施。

在这里，大模型不再是孤立的技术组件，而是成为企业数字化的核心承载层：通过智能代理（Agents）实现认知决策，通过知识库（Knowledge Base）沉淀集体智慧，通过工作流（Workflows）编排复杂业务逻辑——这一切都在统一的控制台中无缝协同。

NextConsole，让每个组织都能站在智能时代的前沿，真正将大模型转化为驱动业务创新的核心操作系统。

核心特性

特性	描述
快速开发⚡	NextConsole 简化了开发流程，使企业能够迅速部署基于大语言模型的解决方案，无需深陷复杂的技术细节。
定制化🛠️	NextConsole 的开源特性让企业可根据自身特定需求对系统进行定制，量身打造智能代理、知识库和工作流，以契合独特的业务需求。
可扩展性🔀	NextConsole 的架构具备良好的可扩展性，能够适应企业数据量的增长和业务运营的拓展，确保长期的可行性和适应性。

应用场景

IT 运维

在 IT 运维领域，NextConsole 彻底改变了企业管理系统的方式。智能代理能够实时持续监控系统状态，利用知识库快速诊断并解决问题。通过优化工作流，NextConsole 提升了 IT 运维的效率和质量。

企业类型	使用 NextConsole 之前	使用 NextConsole 之后
跨国公司	事件响应时间：长 问题解决率：相对较低	事件响应时间缩短 50% 问题解决率提高 30%

例如，一家跨国公司的 IT 部门引入 NextConsole 后，取得了如表格所示的显著改善。

文档智能评审

NextConsole 在文档智能评审场景中同样表现出色。它能够依据预定义规则和知识库内容，对文档进行快速、准确的评审，标记出错误、漏洞和改进建议。

企业类型	使用 NextConsole 之前	使用 NextConsole 之后
顶尖律师事务所	评审周期：数天 服务响应速度：受限	评审周期从数天缩短至数小时 服务响应速度显著提升

一家顶尖律师事务所将 NextConsole 融入其文档评审流程后，效果如表格所示。

NextConsole 为企业提供了一个强大的开源平台，它将大语言模型的最新进展与实际的现实应用相结合。无论您是希望提升 IT 运维效率，还是简化文档评审流程，NextConsole 都是您构建智能、高效且定制化企业应用的首选解决方案🌟。

快速启动

基础资源依赖

在开始使用 NextConsole 之前，请确保您的环境满足以下基础资源依赖：

• 硬件配置：至少 2 核 CPU、4GB 内存。
• 操作系统：Linux 系统。
• 浏览器：Chrome 浏览器，版本 110 及以上。
• 容器化工具：Docker。

操作步骤

1. 进入项目目录

打开终端，使用 cd 命令进入 NextConsole 的 Docker 目录：

git clone https://github.com/TuringOpsSH/NextConsole.git
cd NextConsole/docker

2. 配置服务

使用 vi 编辑器打开配置文件 config/server/config_private.py：

vi config/server/config_private.py

在配置文件中，您需要进行以下配置：

域名配置： 设置应用的域名，这里以本地地址为例：

app.config["domain"] = "http://<your_server_ip>:8080"
app.config["admin_domain"] = "http://<your_server_ip>:8082"

使用 vi 编辑器打开配置文件 config/admin/config_private.py：

vi config/admin/config_private.py

在配置文件中，您需要进行以下配置：

域名配置： 设置应用的域名，这里以本地地址为例：

app.config["domain"] = "http://<your_server_ip>:8080"
app.config["admin_domain"] = "http://<your_server_ip>:8082"

RAG（检索增强生成）配置： 推荐使用 Siliconflow 免费的嵌入（embed）和重排（rerank）模型，具体配置如下：

# 向量模型（推荐sliconflow免费的embed和rerank模型）
app.config["EMBEDDING_ENDPOINT"] = "https://api.siliconflow.cn/v1/embeddings"
app.config["EMBEDDING_MODEL"] = "BAAI/bge-m3"
app.config["EMBEDDING_KEY"] = ""
app.config["RERANK_ENDPOINT"] = "https://api.siliconflow.cn/v1/rerank"
app.config["RERANK_MODEL"] = "BAAI/bge-reranker-v2-m3"
app.config["RERANK_KEY"] = ""
app.config["search_engine_endpoint"] = "https://google.serper.dev/search"
app.config["search_engine_key"] = ""

请根据实际情况填写相应的密钥（EMBEDDING_KEY、RERANK_KEY、search_engine_key），若暂时没有可以先留空。

3. 启动 Docker 容器

配置完成后，使用以下命令启动 Docker 容器：

docker compose up -d

4. 访问服务

启动成功后，您可以通过以下地址访问相应的服务：

• Server 服务：访问 http://127.0.0.1:8080
• Admin 服务：访问 http://127.0.0.1:8082

默认登录信息：

• 用户名：admin@nextconsole.cn
• 密码：next_console

5. 初始模型配置

登录 8082 的 Admin 服务，找到“模型管理”功能模块，根据您的需求配置相应的模型。

6. 开启首次会话

登录 8080 的 Server 服务，点击“AI 工作台”，即可开启智能体验之旅！

按照以上步骤操作，您就可以快速启动 NextConsole 并开始使用啦😃。

源码构建镜像

前置准备

• 已安装 Docker 21+
• 已安装 Node.js 16+ (用于前端构建)
• 已安装 Python 3.10+ (用于后端服务)

构建步骤

1. 构建后端服务镜像

git clone https://github.com/TuringOpsSH/NextConsole.git
cd NextConsole
docker build -f docker/build/server/Dockerfile -t nc:standalone . 

2. 构建前端服务镜像

docker build -f docker/build/web/Dockerfile -t nc-web:standalone .

3. 启动服务

vi docker/docker-compose.yml # 修改配置文件
docker compose up -f docker/docker-compose.yml -d

核心功能特性说明

1、AI 资源库 📚

AI 资源库是数据管理的好帮手，为 RAG 提供基础数据。

功能	描述
文件管理	可上传、下载、删除、重命名文件，还能创建文件夹分类整理，如企业研发部可分类存放技术文档。
文件预览	无需外部程序，直接预览常见格式文件，像营销人员能快速查看调研报告。
文件分享	能设置权限分享文件，方式多样，如项目经理分享进度报告。
为 RAG 供数	对文件语义分析和索引，助力大语言模型精准回答，如智能客服参考资源库解答问题。

2、AI 工作台 🛠️

AI 工作台集成了 AI 搜索和 AI - agent 应用功能，一站式交互体验。

功能	描述
AI 搜索	支持关键词和语义搜索，排序展示结果，如搜索提升产品竞争力的方法能获全面回答。
AI - agent 应用	集成多种专业 AI - agent，简单指令即可调用，如文案人员用其生成宣传文案。

3、AI 应用工厂 🏭

AI 应用工厂可可视化构建大模型智能体并管理发布。

功能	描述
可视化构建	图形界面拖放组件，无需复杂代码，如业务部门构建智能客服流程。
发布管理	支持版本控制、性能监控等，可按需优化调整，如开发团队定期优化智能体。

加入社区

我们致力于构建一个开放、友好的开发者社区，欢迎所有对 AI Agent 开发感兴趣的开发者加入我们！

官方资源

访问 NextConsole官方文档 获取：

• 最新版本文档
• API接口说明
• 进阶开发指南
• 最佳实践案例
• 常见问题解答

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