构建本地大语言模型知识库问答系统

MaxKB

2024 年 4 月 12 日，1Panel 开源项目组正式对外介绍了其官方出品的开源子项目 ——MaxKB（github.com/1Panel-dev/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。

2024 年 4 月 16 日，MaxKB 成功登顶 GitHub Trending 主榜单，自项目发布后快速收获超过 1.8k Stars 和超过 5,000 次下载。

2024 年 4 月 25 日 已有 3.5k Stars 。

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MaxKB 的优点：

多模型支持：支持对接主流的大模型，包括本地私有大模型（如 Llama 2）、OpenAI、通义千问、Kimi、Azure OpenAI 和百度千帆大模型等；
开箱即用：支持直接上传文档、自动爬取在线文档，支持文本自动拆分、向量化，智能问答交互体验好；
无缝嵌入：支持零编码快速嵌入到第三方业务系统。

除了基于 OpenAI、百度千帆大模型等在线大模型快速搭建知识库问答系统外，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。

下面介绍快速部署 MaxKB 和 Ollama，并在 MaxKB 中接入 Ollama 的 LLM 模型，搭建基于大语言模型的本地知识库问答系统。

MaxKB 安装部署

部署方式一：通过 1Panel 应用商店，快速安装 MaxKB 应用。
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部署方式二：Docker 安装。（Docker 部署不再赘述。）

docker run -d --name=maxkb -p 8080:8080 -v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data 1panel/maxkb
# 用户名: admin
# 密码: MaxKB@123..

选择使用 Docker 部署方式。注意设置挂载目录。

部署之后，界面如下：
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使用教程：MaxKB 文档

MaxKB 支持嵌入到第三方系统中

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Ollama

Ollama 是一个基于 Go 语言开发的简单易用的本地大语言模型运行框架。专为在本地运行大型语言模型而设计。该框架将模型权重、配置和数据整合到一个包中，优化了设置和配置细节，包括 GPU 使用情况，从而简化了在本地运行大型模型的过程。

可以将其类比为 docker（具有实现命令行交互中的 list,pull,push,run 等命令），事实上它也的确制定了类 docker 的一种模型应用标准，

官方提供了类似 GitHub，DockerHub 一般的，可类比理解为 ModelHub，用于存放大语言模型的仓库(有 llama 2，mistral，qwen 等模型，同时你也可以自定义模型上传到仓库里来给别人使用)。

在管理模型的同时，它还基于 Go 语言中的 Gin 框架提供了一些 Api 接口，让你能够像跟 OpenAI 提供的接口那样进行交互。

Ollama 安装

下载链接：https://ollama.com/download
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macOS：https://ollama.com/download/Ollama-darwin.zip
Windows：https://ollama.com/download/OllamaSetup.exe
Linux：curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh
Docker:https://hub.docker.com/r/ollama/ollama

模型管理

ollama 安装之后，与模型交互就是通过命令来进行的。

ollama list：显示模型列表
ollama show：显示模型的信息
ollama pull：拉取模型
ollama push：推送模型
ollama cp：拷贝一个模型
ollama rm：删除一个模型
ollama run：运行一个模型

运行大模型

ollama 安装之后，可以在本地一键启动大模型（模型仓库见： https://ollama.com/library）：

ollama run qwen:1.8b  //这里使用千问1.8b https://ollama.com/library/qwen

启动之后可以直接在终端交互：
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也可以使用 API 调用：

curl http://localhost:11434/api/generate -d '{"model": "qwen:1.8b","prompt": "你好","stream": false
}'

MaxKB + Ollama

http://host.docker.internal:11434/
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