MaxKB 是一款基于大语言模型的知识库问答系统，它结合了大预言模型和知识库问答系统的优势，为团队提供了快速、智能的信息检索和问答服务。传统的文档管理方式可能缺乏上下文感知能力，而MaxKB可以完全理解用户提问的上下文，为用户提供更加相关和连贯的问题。
本文将介绍如何安装和配置MaxKB，快速搭建基于大语言模型的知识库问答系统，提高团队的知识管理和共享效率。
一、安装开源 ollama
安装ollama
首先安装开源 ollama，它是一个大语言模型服务工具，可以帮助个人在本地快速运行大语言模型。
下载好对应安装包，然后点击安装ollama。
安装llama3（可跳过）
由于本教程使用的是LLaMA3中文微调模型，所以llama3可以不用安装，这里简单提一下。
使用简单命令即可启动或运行需要的模型。
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ollama run llama3
ollama run llama3
等待安装完成，然后试试效果，LLaMA3 对中文的处理能力确实很差。
ollama支持多种开源大语言模型，包括常见的LLaMA3和Gemma。本文使用 ollama 安装LLaMA3中文微调模型。
ollama 操作命令
安装完成后，启动 ollama 服务，查看已安装的模型列表。
查看本地安装的模型
使用命令 ollama list 查看本地已安装的模型列表。
二、安装LLaMA3中文微调模型
下载LLaMA3中文微调模型
我已经将需要的模型整理到网盘了，大家扫描文章开头的二维码下载就好了。
下载要使用的中文微调模型放到如下目录并创建 Modelfle:
Modelfle我也整理到网盘了，大家如果是按照这个教程部署，Modelfle完全可以不用改，大家扫描文章开头的二维码下载就好了。
Modelfile 文件内容如下：
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FROM ./ggml-model-q4_0.gguf
TEMPLATE """{{ if .System }}<|start_header_id|>system<|end_header_id|> {{ .System }}<|eot_id|>{{ end }}{{ if .Prompt }}<|start_header_id|>user<|end_header_id|> {{ .Prompt }}<|eot_id|>{{ end }}<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|> {{ .Response }}<|eot_id|>"""
PARAMETER stop "<|start_header_id|>"
PARAMETER stop "<|end_header_id|>"
PARAMETER stop "<|eot_id|>"
PARAMETER stop "<|reserved_special_token"
FROM ./ggml-model-q4_0.gguf TEMPLATE “””{{ if .System }}<|start_header_id|>system<|end_header_id|> {{ .System }}<|eot_id|>{{ end }}{{ if .Prompt }}<|start_header_id|>user<|end_header_id|> {{ .Prompt }}<|eot_id|>{{ end }}<|start_header_id|>assistant<|end_header_id|> {{ .Response }}<|eot_id|>””” PARAMETER stop “<|start_header_id|>” PARAMETER stop “<|end_header_id|>” PARAMETER stop “<|eot_id|>” PARAMETER stop “<|reserved_special_token”
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FROM 字段指向GGUF文件的路径，本次主要是知识库问答系统，术语聊天交互，这里使用的是Instruct模型
TEMPLATE 字段定义了Llama-3-Instruct的指令模板格式
SYSTEM 字段定义了系统指令（目前设置为空）
PARAMETER 字段定义了一些超参数，详细列表参见：https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/modelfile.md
FROM 字段指向GGUF文件的路径，本次主要是知识库问答系统，术语聊天交互，这里使用的是Instruct模型 TEMPLATE 字段定义了Llama-3-Instruct的指令模板格式 SYSTEM 字段定义了系统指令（目前设置为空） PARAMETER 字段定义了一些超参数，详细列表参见：https://github.com/ollama/ollama/blob/main/docs/modelfile.md
安装LLaMA3中文微调模型
在当前目录下，打开终端命令。
执行通过 Modelfile 创建模型的命令创建中文微调 llama3 模型：
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ollama create llama3-Chinese:8B -f Modelfile
ollama create llama3-Chinese:8B -f Modelfile
三、安装MaxKB
确保电脑上安装了Docker，然后通过Docker安装MaxKB。
然后运行maxkb
或者使用命令安装并运行启动MaxKB服务。
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docker run -d --name=maxkb -p 8080:8080 -v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data 1panel/maxkb
docker run -d –name=maxkb -p 8080:8080 -v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data 1panel/maxkb
然后回到docker打开部署页面或打开浏览器输入http://localhost:8080/。
四、登录MaxKB并配置LLaMA3模型
登录MaxKB
第一次登录MaxKB，需要默认用户名和密码。
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# 用户名: admin
# 密码: MaxKB@123..
# 用户名: admin # 密码: MaxKB@123..
然后按照提示修改密码。
配置本地的LLaMA3中文微调模型服务
进入系统配置>模型设置>Ollama添加模型。
如果你也是使用 Docker 安装的 MaxKB，API 域名参考这个地址。
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http://host.dockerinternal:11434
http://host.dockerinternal:11434
如果没有 API Key 可以输入任意字符。点击【添加】后 校验通过则添加成功，便可以在应用的 AI 模型列表选择该模型。
五、创建知识库
可以看到这里支持两种创建知识库的方式：
1、通用型，支持线下导入文件格式（目前支持txt, markdown,pdf, docx 等类型文档）
2、Web 站点导入，通过网站链接根目录导入。
知识库同步界面如下，可以等待同步完成再进入后续操作：
六、创建 MaxKB 应用
进入应用>创建应用配置应用。
关联现有数据库。
七、使用 MaxKB 应用
我们问它一个 Doris 的问题，看看效果。
可以看到它的来源是Doris的文档，说明我们已经创建成功了。
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