MaxKB结合DeepSeek快速构建客服企业知识库

置顶呆呆的小青蛙

已于 2025-03-06 16:25:02 修改

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分类专栏：服务运维区文章标签： MaxKB ollama deepseek

于 2025-03-06 13:52:14 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kkillala/article/details/146064136

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第一章：MaxKB部署

在这里插入图片描述

MaxKB = Max Knowledge Base，是一款基于大语言模型和 RAG
的开源知识库问答系统，广泛应用于智能客服、企业内部知识库、学术研究与教育等场景。
maxkb官网，首先我们先部署一个maxkb，官网支持离线、在线等方式部署，详细可以查看官网教程，这里介绍一下在线部署

1 部署要求

服务器配置

部署服务器要求：

操作系统：Ubuntu 22.04 / CentOS 7.6（7.4版本亲测也可以） 64 位系统 CPU/内存：4C/8GB 以上
磁盘空间：100GB

端口要求

在线部署 MaxKB 需要开通的访问端口说明如下：
22 SSH 安装、升级及管理使用
8080 Web 服务端口默认 Web 服务访问端口，可根据实际情况进行更改

2 在线快速部署

MaxKB 支持一键启动，仅需执行以下命令：
这里注意，官网的部署命令在实操过程中发现docker会跟服务器网络有隔离，如果你的ollama与maxkb不在一个网络，配置的时候会提示API域名无效，经过验证需要再docker启动命令上加
–network host 来共享主机网络。

Linux 操作系统

以下/home可以改为自己实际目录，看数据盘在哪个目录。

docker run -d --name=maxkb --network host --restart=always -p 8080:8080 -v /home/.maxkb:/var/lib/postgresql/data -v /home/.python-packages:/opt/maxkb/app/sandbox/python-packages registry.fit2cloud.com/maxkb/maxkb

Windows 操作系统

windows未验证，请自行尝试！

docker run -d --name=maxkb --restart=always -p 8080:8080 -v C:/maxkb:/var/lib/postgresql/data -v C:/python-packages:/opt/maxkb/app/sandbox/python-packages registry.fit2cloud.com/maxkb/maxkb

待所有容器状态显示为healthy后，可通过浏览器访问 MaxKB：

最后把下面地址映射出来即可。实际也可以自己修改8080端口，不再赘述。

http://目标服务器 IP 地址:8080

默认登录信息用户名：admin 默认密码：MaxKB@123…

第二章：ollama部署

ollama部署其实很简单，两个命令就行了。
ollama官网下载
linux服务器执行下面命令开始下载ollama

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

下载完成后访问ollama官网查找自己喜欢的大模型，比如deepseek
模型选择
在这里插入图片描述
如下载 14B的语句

ollama run deepseek-r1:14b

复制命令执行后就可以了。但是默认下载的是占用根目录空间，linux更改ollama路径可以参考下面的方法。

这里要注意，我们经常需要把ollama安装在数据盘，所以需要更改下载的路径，以下是修改ollama默认路径的方法和开启全网段访问

1、创建新的模型存储目录：
首先，创建一个新的目录作为模型存储路径。例如，创建/data/ollama/models目录： sudo mkdir -p /home/ollama/models

更改目录权限：确保新目录的权限设置正确，允许Ollama访问和写入：

sudo chown -R ollama:ollama /home/ollama/models
sudo chmod -R 775 /home/ollama/models

3、修改Ollama服务配置文件
编辑服务配置文件：使用文本编辑器（如vim）编辑Ollama服务的配置文件：

sudo vi /etc/systemd/system/ollama.service

修改配置内容：
在[Service]部分的Environment字段后，添加新的Environment字段，指定新的模型路径：
Environment=“OLLAMA_MODELS=/data/ollama/models”
完整的配置示例如下：

[Service]
Environment="OLLAMA_MODELS=/data/ollama/models"
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"
Environment="OLLAMA_ORIGINS=*"

重载配置并重启Ollama服务重载系统服务配置：

sudo systemctl daemon-reload

重启Ollama服务：

sudo systemctl restart ollama.service

查看服务状态：

sudo systemctl status ollama
#启动deepseek
ollama run deepseek-r1:14b

第三章：MaxKB配置ollama

配置模型

在这里插入图片描述

本地的api key 随便填个字符即可。如果遇到提示API 域名无效，参考第一章相关内容。

创建知识库

在这里插入图片描述
根据后续界面上传本地文档

等待分段后，点击开始导入。

等待索引成功后添加应用就可以关联这个知识库了。

创建应用

在这里插入图片描述

剩下就是选择刚刚配置的大模型，编写一些话术，不再赘述。然后就可以点击应用进行预览，设置api key ，这样就可以对外开放安全的api了。
在这里插入图片描述
也可以直接复制他的内嵌代码到想要集成的应用里面

接下来点击演示就可以开始对话测试了

至此结束，祝各位顺利完成部署。

创作不易，望一键三连。