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AI | 基于 MaxKB+Ollama+Llama3 手把手从0-1构建本地私有化知识库

发布日期：2024-04-28 08:04:53 浏览次数： 3038

前言

随着人工智能技术的快速发展-大型语言模型（LLM），如 OpenAI 的 GPT 系列，已成为众多企业和个人关注的焦点，而 Ollama 作为一款开源的大型语言模型服务工具，正逐渐受到开发者和研究人员的关注，本文将探讨基于 MaxKB+Ollama +Llama3 如何快速零成本构建本地私有化 AI 知识库！

安装 Ollama

Ollama 作为一款开源的大型语言模型服务工具，凭借其开源性、大规模和可定制性等特点，在人工智能领域展现出了巨大的潜力。通过高效性、灵活性和社区支持等优势，Ollama 在NLP、机器翻译和文本生成等领域得到了广泛应用。

下载&安装 Ollama 对应版本，根据操作系统任选其一即可。

运行 Llama3

输入命令，运行：To run and chat with Llama3.

ollama run llama3

上述命令，默认下载的就是：

安装 MaxKB

MaxKB 是一款基于 LLM（Large Language Model）大语言模型-知识库问答系统(Max Knowledge Base)

在 MaxKB 中接入 Ollama 的 LLM 模型，可以快速部署本地知识库问答系统~

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

拉取镜像，待其镜像下载完成后，

我们可以查看其镜像相关信息，

界面可视化-启/停构建的镜像服务。

首先，打开 MaxKB 界面 UI：

http://127.0.0.1:8080/ui/login#/

初始账号: admin初始密码: MaxKB@123..

登录成功之后，更新密码：

然后，在左侧导航菜单栏，打开系统设置，进入模型设置，添加我们前面下载好的 Ollama+Llama3：

模型设置，可根据实际场景需要添加：

当模型配置完成后，则构建我们的专属知识库：

这里，我们可以设置知识内容分段的类型：

这样，我们的译点架构-专属知识库就创建好了。

接下来，我们就可以根据译点架构专属知识库，构建我们的译点 AI 智能小助手。

补充完善我们的应用信息，进行开场白及多轮对话等功能设置，问题优化等。

至此，我们的 AI 大模型，私有知识库，专属应用就都配置完成。这样，一个本地私有化知识库应用就完成了搭建！与此同时，我们就拥有了一个智能且私有化的 AI 知识库，节省了 baidu 或 google 一下的时间，大大提高了我们日常工作中的效率！

其实，这与早期所接触研发的知识库（对信息的归纳、概括与总结->数据客观存在-信息加工）领域相比来看，AI 在语义、语境搜索，上下文联想，召回率，相关性，准确度等各方面丝毫不逊色，尤其是在垂类的知识领域，AI 检索使得回答更精准（前提：提示词给得恰到好处，让机器成为你的好帮手），交互体验的效果也更受用户青睐！

当然，也需要持续关注应用的运行情况，并根据用户反馈和市场需求进行迭代和更新，这包括优化用户体验、增加新功能，安全隐私等。由于时间等问题，后续会抽空专门整理一些智能 AI 助手回答效果及调优的文章（根据后台童鞋粉丝的需求呼吁度）><

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