基于开源MaxKB构建大语言模型的本地知识库系统,大模型入门到精通,收藏这篇就足够了!(附教程)
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。
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。
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L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代
L1阶段:了解大模型的基础知识,以及大模型在各个行业的应用和分析,学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。

L2阶段:攻坚篇丨RAG开发实战工坊
L2阶段:AI大模型RAG应用开发工程,主要学习RAG检索增强生成:包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估,还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。

L3阶段:跃迁篇丨Agent智能体架构设计
L3阶段:大模型Agent应用架构进阶实现,主要学习LangChain、 LIamaIndex框架,也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统,打造Agent智能体。

L4阶段:精进篇丨模型微调与私有化部署
L4阶段:大模型的微调和私有化部署,更加深入的探讨Transformer架构,学习大模型的微调技术,利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调,并通过Ollama、vLLM等推理部署框架,实现模型的快速部署。

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