太强了！Ollama + MaxKB零代码本地搭建个人知识库AI应用，数据安全，还可以有权限控制！！

零代码本地搭建AI应用

📚 借助开源的，大模型应用不再遥不可及 🚀

当提到“大模型”和“本地部署”，很多人可能第一反应是：“这是不是只有那些顶尖的技术大牛才能搞定？”

其实，随着开源工具的发展，构建自己的大模型和知识库已经变得轻而易举，就像请一个聪明的私人助理帮你处理日常任务一样简单。

Ollama 和 MaxKB 就是这样一对黄金搭档，借助它们，你不需要深厚的技术背景，也能在本地搭建一个强大的 AI 系统。接下来，我们将带你一步步实现这个目标，让复杂的技术变得像拼积木一样简单。

💻 Ollama 和 MaxKB AI应用初体验

从日常的简单问答到复杂的知识调取，我们先来看看实际的效果。

主页面：包括应用、知识库、函数库、管理
应用对话界面
知识库

🤖后端智能“助理” ：Ollama部署

Ollama 是一款开源的本地大模型应用工具，想象它就是一个超聪明的私人助理，随时待命为你解答问题。更重要的是，部署它并不像想象中那么复杂，只需几个步骤，你就可以让它在自己的设备上运行，数据完全掌控在自己手里。

下载安装 Ollama：为助理准备工作空间

要让助理为你工作，首先需要为 TA 准备一个“办公室”。这里的办公室就是 Ollama 的安装环境。我们会向你详细展示如何下载、安装和配置 Ollama，整个过程比你想象的要简单得多。

在线安装

如果你的网络条件允许，直接使用脚本安装：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

离线安装

安装命令

curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz -o ollama-linux-amd64.tgz   sudo tar -C /usr -xzf ollama-linux-amd64.tgz

-C 后面的路径是安装目录，该路径根据自己的环境指定，需要注意目录权限问题，确保安装目录有权限。
如果没有curl命令，可以直接使用浏览器访问https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz，即可将模型下载到本地。如果不能访问下载地址，则需要先解决网络问题。
可以使用命令ollama -v验证是否成功安装了ollama。

安装成功会返回版本号，我的版本是：
```
ollama version is 0.3.13   
```

启动 Ollama

ollama serve

安装成后后，直接使用上面的命令启动服务。
启动服务后，此时还未结束，需要安装大语言模型，本文章使用llama3

安装启动大语言模型，并开启对话框

 `ollama run llama3:8b`

执行该命令后，会去下载llama3的模型，2G左右
下载模型默认走的是官网下载，有时候你的网络环境连不上官网，如果你通过代理可以链接官网，则先停止ollama的服务。配置临时的代理(不需要账号的去掉即可)，然后重新启动：
```
export HTTP_PROXY="http://username:password@proxy.example.com:8080"   export HTTPS_PROXY="http://username:password@proxy.example.com:8080"   ollama serve   
```

🧠 本地知识库：MaxKB部署

有了聪明的助理，当然还要有一个系统化的知识存储和管理工具，这就是 MaxKB 的作用。它就像一个巨大的、智能化的文件柜，帮助你把所有知识条理清晰地归档，并且随时供助理调取。

在你的本地环境中安装 MaxKB 是创建这个超强“文件柜”的第一步。我们将逐步介绍如何通过命令行进行安装与配置。

docker安装

拉取镜像，并执行，官方的命令：

docker run -d --name=maxkb --restart=always -p 8080:8080 -v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data -v ~/.python-packages:/opt/maxkb/app/sandbox/python-packages cr2.fit2cloud.com/1panel/maxkb

是可以启动的，但是连接不上我们的后端大模型llama3，需要修改命令，绑定主机网络，并且去掉端口映射。

docker run -d --net=host --name=maxkb --restart=always -v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data -v ~/.python-packages:/opt/maxkb/app/sandbox/python-packages cr2.fit2cloud.com/1panel/maxkb

启动后，使用浏览器访问：localhost:8080，即可看到登录页面，输入默认的账号密码即可进入主页面。

用户名: admin
密码: MaxKB@123…

此时你就可以看到主页面了，和下面的区别是，第一次进入是没有应用的。

docker配置代理

我们有时候会遇到网络的环境无法访问docker的官方仓储，但是我们可以使用代理访问。这种情况下，我们直接使用docker下载并启动MaxKB是无法成功的，此时我们需要让docker走我们的代理，去docker的官方仓储下载镜像。

要在内网环境下通过代理访问 Docker，并使用 docker pull 下载容器镜像，你可以通过配置 Docker 的代理设置来实现。以下是详细的步骤：

步骤 1：获取代理信息

确保你已经有了代理的地址和端口，通常是类似于以下格式：

HTTP 代理：http://proxy.example.com:8080
HTTPS 代理：https://proxy.example.com:8080

如果代理需要认证，你也需要用户名和密码：

http://username:password@proxy.example.com:8080

步骤 2：配置 Docker 代理

你需要为 Docker 守护进程配置代理环境变量。Docker 使用 systemd 管理服务，所以你需要修改其服务配置。

打开或创建 Docker 的服务目录：

bash复制代码sudo mkdir -p /etc/systemd/system/docker.service.d

在该目录下创建一个名为 http-proxy.conf 的文件：

bash复制代码sudo nano /etc/systemd/system/docker.service.d/http-proxy.conf

在文件中添加以下内容，根据你的代理类型（HTTP 或 HTTPS）填写相关的代理地址。如果你有 HTTP 和 HTTPS 代理，两个都可以配置，有些：

[Service]   Environment="HTTP_PROXY=http://proxy.example.com:8080"   Environment="HTTPS_PROXY=https://proxy.example.com:8080"   Environment="NO_PROXY=localhost,127.0.0.1"

如果代理需要认证，请将地址格式改为带有用户名和密码的形式：

bash复制代码Environment="HTTP_PROXY=http://username:password@proxy.example.com:8080"   Environment="HTTPS_PROXY=https://username:password@proxy.example.com:8080"

保存并关闭文件。

步骤 3：重新加载 Docker 守护进程

完成配置后，你需要重新加载 systemd 配置并重启 Docker 服务。

重新加载 systemd 配置：

bash复制代码sudo systemctl daemon-reload

重启 Docker 服务：

bash复制代码sudo systemctl restart docker

知识管理信息按需归档

MaxKB 的强大之处在于它可以智能分类和整理各种信息。你只需要为它指引方向，剩下的归档工作 MaxKB 会自动完成。

先创建需要使用的知识库，流程皆有提示。
语料的整理：

建议使用markdown格式，做语料的文档
使用大模型优化语料，可以将你的原始资料，提供给大模型，让大模型帮你优化输出语料

创建属于你的应用

当 Ollama 和 MaxKB 配合起来，就像助理能够随时从文件柜中调取所需的资料。我们会引导你完成这两者的无缝整合，让系统智能化运作。

创建你的应用
新增本地后端大模型。
绑定创建好的知识库

保存并发布你的应用，你的知识库AI应用就已经搭建完成啦！！！

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。