序
本文主要研究一下如何MaxKB及deepseek搭建本地AI知識庫
步驟
拉取MaxKB鏡像
docker pull cr2.fit2cloud.com/1panel/maxkb
如果拉取不下來就用docker.1ms.run/1panel/maxkb
啟動MaxKB
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 \
docker.1ms.run/1panel/maxkb
啟動之后訪問http://localhost:8080/
用戶名: admin 密碼: MaxKB@123..
設(shè)置模型
系統(tǒng)設(shè)置-->模型設(shè)置-->添加模型，這里添加ollama的deepseek-r1:8b唧龄，其中API URL設(shè)置為http://host.docker.internal:11434钓瞭，API KEY隨便設(shè)置一個就行
截屏2025-02-13 21.17.31.png
設(shè)置知識庫
創(chuàng)建知識庫-->向量模型為maxkb-embedding唉匾，知識庫類型為通用型，之后上傳文檔楞艾，可以選擇文本文件拧略、表格、QA問答對寒锚，之后執(zhí)行向量化
設(shè)置應(yīng)用
創(chuàng)建應(yīng)用-->設(shè)置AI模型-->關(guān)聯(lián)知識庫(添加知識庫)，參數(shù)設(shè)置：全文檢索 --> 調(diào)試預(yù)覽违孝，輸入問題 --> 保存并發(fā)布
小結(jié)
MaxKB默認(rèn)使用maxkb-embedding刹前，向量數(shù)據(jù)庫使用的是pgvector，相對于dify那么復(fù)雜的技術(shù)棧顯得比較簡單雌桑。
