手把手教会-本地知识库问答系统

爱喝白开水a

墨衍会员 · AI 创作全网分发码龄3年

关注

原创最新推荐文章于 2026-04-15 09:27:02 发布 1.8k 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

本地部署 Qwen-Agent 阅读详情

在本文中，我们将通过MaxKB和Ollama，介绍如何快速构建一个基于大语言模型的本地知识库问答系统。MaxKB是一款基于LLM的知识库问答系统，而Ollama是一个支持本地部署的开源框架。

环境准备

• 确保你的系统上安装了Docker，用于快速部署MaxKB和Ollama。

安装部署MaxKB

通过1Panel应用商店安装

\1. 访问1Panel应用商店。
\2. 搜索MaxKB并进行安装。

命令行安装

使用以下Docker命令安装MaxKB：

docker run -d --name=maxkb -p 8080:8080 -v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data 1panel/maxkb

• 默认用户名：admin
• 默认密码：MaxKB@123…

安装部署Ollama

通过1Panel应用商店安装

\1. 访问1Panel应用商店。
\2. 搜索Ollama并进行安装。

在MaxKB中接入Ollama的大语言模型

\1. 登录至MaxKB系统。
\2. 进入“系统设置” > “模型设置”，添加Ollama模型并填写模型信息。
\3. 点击“添加”后，系统将自动下载并部署Ollama模型。

制作企业知识库小助手

创建DataEase在线知识库

\1. 访问DataEase在线文档：DataEase Docs。
\2. 在MaxKB应用界面中，创建知识库并导入DataEase文档。

创建DataEase小助手应用

\1. 在MaxKB的“应用”菜单中，创建应用并填写相关信息。
\2. 创建完成后，点击演示图标进行调试和预览。

嵌入到第三方业务系统中

\1. 在MaxKB“应用”菜单中，点击DataEase小助手应用面板。
\2. 进入“概览”页面，打开“嵌入第三方”选项。
\3. 复制“浮窗模式”下方的脚本，加入到DataEase在线文档的文件中。

视频演示

观看文章最后的视频演示，了解如何在30分钟内上线基于大语言模型的知识库问答系统。

Final

通过上述步骤，你可以快速构建一个强大的本地知识库问答系统，提升企业服务效率和用户体验。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

在这里插入图片描述