基于开源MaxKB构建大语言模型的本地知识库系统（附全流程教程）

什么是MaxKB

MaxKB是一款基于LLM（Large Language Model）大语言模型的知识库问答系统。MaxKB的产品命名内涵为“Max Knowledge Base”，为用户提供强大的学习能力和问答响应速度，致力于成为企业的最强大脑。

开源：https://github.com/1Panel-dev/MaxKB

文档：https://maxkb.cn/docs/

安装MaxKB

1.系统介绍

系统：ubuntu 22.04   docker：  Docker version 26.1.3, build b72abbb   IP：192.168.1.23

需要安装docker

2.基于Docker安装MaxKB

# mkdir -p /data/docker/maxkb   # docker run -itd --restart always --name=maxkb -p 8080:8080 -v /data/docker/maxkb:/var/lib/postgresql/data 1panel/maxkb

3.浏览器访问

IP+端口访问

输入默认的用户名和密码

# 用户名: admin   # 密码: MaxKB@123..

使用MaxKB

如下图，进入后台之后有“应用”，“知识库”，“系统管理”三大主要功能。

创建应用

主要选择 AI模型，添加模型

除了基于OpenAI、Ollama、百度千帆大模型等在线大模型快速搭建知识库问答系统，这里可以添加第三方的大模型。

本地安装Olloma

MaxKB还支持与以Ollama为代表的本地私有大模型相结合，快速部署本地的知识库问答系统。

可以参考之前的：https://mp.weixin.qq.com/s/TVC_XKC1ZdVggNdas–Mhg

root@star-ai:~# ollama list   NAME                    ID              SIZE    MODIFIED        llama3-cn:latest        8adc5a8a5c36    6.6 GB  11 days ago    qwen:0.5b               b5dc5e784f2a    394 MB  2 months ago   llama2:latest           78e26419b446    3.8 GB  2 months ago   qwen:32b                26e7e8447f5d    18 GB   2 months ago   gemma:latest            a72c7f4d0a15    5.0 GB  2 months ago   phi3:latest             a2c89ceaed85    2.3 GB  2 months ago   llama3:latest           a6990ed6be41    4.7 GB  2 months ago   qwen:14b                80362ced6553    8.2 GB  2 months ago   qwen:latest             d53d04290064    2.3 GB  2 months ago

配置本地的Olloma模型

后台，点击 Olloma再点击添加模型

API 域名 填入本机的安装ollama

api key ，没有则可以随便填

使用

点击演示会在新页面打开

嵌入第三方可以内嵌页

演示：

嵌入第三方

MaxKB创建知识库

1.创建知识库

在MaxKB应用界面中，点击“知识库”菜单，选择创建知识库，填写相关信息后创建并导入知识库。在“知识库类型”选项中，离线文档选择“通用型”类型，在线文档选择“Web站点”类型。知识库创建界面如下：

MaxKB支持用户使用文档列表查看导入的文本数据。系统会自动爬取根地址及子地址的文本数据，按照URL地址生成文档，并自动拆分和进行向量化处理。

2.创建应用

关联知识库

选择刚才的知识库

在知识库中看到关键字“linux教程”

在应用对话中“linux教程”

结尾

MaxKB社区版的一些限制

知识库数量：最多支持创建 50 个

应用数量：最多支持创建 5 个

用户管理：最多支持创建 2 个

把它用作网站或者APP的机器人客服也是不错的选择。

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！ 如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份 LLM大模型资料 分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线 ↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

• 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。

• 内容：

  • L1.1 人工智能简述与大模型起源
  • L1.2 大模型与通用人工智能
  • L1.3 GPT模型的发展历程
  • L1.4 模型工程
  • L1.4.1 知识大模型
  • L1.4.2 生产大模型
  • L1.4.3 模型工程方法论
  • L1.4.4 模型工程实践
  • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

• 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。

• 内容：

  • L2.1 API接口
  • L2.1.1 OpenAI API接口
  • L2.1.2 Python接口接入
  • L2.1.3 BOT工具类框架
  • L2.1.4 代码示例
  • L2.2 Prompt框架
  • L2.3 流水线工程
  • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

• 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

• 内容：

  • L3.1 Agent模型框架
  • L3.2 MetaGPT
  • L3.3 ChatGLM
  • L3.4 LLAMA
  • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

• 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

• 内容：

  • L4.1 模型私有化部署概述
  • L4.2 模型私有化部署的关键技术
  • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
  • L4.4 模型私有化部署的应用场景

这份 LLM大模型资料 包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以 扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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