我想搭建本地专业知识库，虽然我对技术操作的细节有一定了解，但是搭建过程磕磕绊绊，为此我回忆操作过程，整理总结了一个清晰的操作过程文档。这个操作记录文档几乎是从零开始，一步步操作整个流程，是一个具体且可执行的操作方案，每一步都很清晰，降低了具体执行的操作门槛。方便初级玩家操作，一个使用开源工具搭建的详细步骤记录，讲如何一步步搭建本地专业知识库的

搭建本地专业知识库的核心需求是什么。是需要一个可以存储和检索知识的系统，同时这个系统应该能够利用AI模型提供智能化的功能，比如语义搜索、问答支持等。基于这个需求，我选择了MaxKB和Ollama这两个工具。MaxKB是一个开源的智能知识库平台，而Ollama是一个便于本地部署和运行大语言模型的工具。它们的结合正好可以满足知识库的核心需求：MaxKB负责知识库的管理和检索，Ollama负责提供AI模型的支持。

这里特别声明一下，大家基本上不需要了解Docker的细节，因为Docker只是一个工具，大家只需要知道如何安装和运行它即可。另外MaxKB和Ollama的工作原理，我觉得大家可以稍微了解一下啊，不建议延伸太多，如果有兴趣想深入了解的，我建议自己去Google或bing上查相关的资料（最懒的去百度一下也行），我这里主要是记录如何操作的过程，而不是对使用工具的研究和工具背后的技术细节进行研究，我就是拿来主义，工具只要原理符合我们的需求，结合我们自己的机构化思维或结构布局，直接组合选择的一堆工具，它们集成到一起能运行就行了。

废话说了很多，下面直接开始干活。

工具选择
1. MaxKB：一个开源的智能知识库平台，支持多模态知识库的创建和管理。
2. Ollama：一个便于本地部署和运行大型语言模型的工具。
3. Docker：用于容器化部署，简化环境配置。

步骤指南

1. 安装 Docker
下载 Docker：访问 [Docker 官网](https://www.docker.com/)，下载匹配你操作系统的 Docker Desktop。
安装 Docker：按照安装向导完成安装。

2. 安装 MaxKB
        1. 拉取 MaxKB 镜像：
           bash命令：docker pull maxkb

2. 运行 MaxKB 容器：
   bash
   docker run -d -p 8080:8080 --name maxkb maxkb
   
   -d：后台运行。
   -p 8080:8080：将容器的 8080 端口映射到主机的 8080 端口。
   --name maxkb：为容器命名为 maxkb。

3. 访问 MaxKB：
   打开浏览器，访问 http://localhost:8080。
   使用默认用户名和密码登录（通常为 admin 和 admin）。

3. 创建知识库
1. 登录 MaxKB：
   打开 http://localhost:8080，使用管理员账号登录。

2. 创建知识库：
   点击 知识库 ->创建知识库。
   填写知识库名称和描述。
   选择知识库类型（如 Markdown、PDF 等）。
   点击 创建。

3. 上传文档：
   在知识库管理页面，点击 上传文档。
   选择需要上传的文档（如 Markdown 文件、PDF 文件等）。
   点击 上传 按钮，等待文档上传完成。

4. 安装和配置 Ollama
        1. 下载 Ollama：
            访问 [Ollama 官网](https://ollama.ai/)，下载适合你操作系统的 Ollama 安装包。

        2. 安装 Ollama：
           按照安装指南完成安装。

        3. 运行 Ollama：
           bash
           ollama run
   

        4. 配置本地私有模型：
           在 MaxKB 的 系统管理 -> 模型设置 中，选择 Ollama。
           设置 API 域名和端口（默认为 `http://localhost:11434`）。

5. 创建应用
          1. 创建应用：
           在 MaxKB 的 **应用管理** -> **创建应用** 中，填写应用名称和描述。
           选择刚创建的知识库和本地模型。
           点击 创建。

        2. 访问 应用：
           应用创建完成后，会生成一个本地访问链接。
           打开浏览器，访问该链接。

 6. 测试应用
        1. 输入问题：
           在应用页面，输入问题，查看回答。
           确保回答中引用了知识库中的内容。

        2. 调整和优化：
           根据测试结果，调整知识库内容和模型参数。
           优化查询逻辑和回答格式。

                假设你已经上传了以下文档到知识库：

                

        在应用页面，输入问题：
                如何使用 MaxKB 和 Ollama 搭建本地专业知识库？

        应用会返回：
        要使用 MaxKB 和 Ollama 搭建本地专业知识库，可以按照以下步骤进行：
        1. 安装 Docker。
        2. 拉取 MaxKB 镜像并运行容器。
        3. 访问 MaxKB 并创建知识库。
        4. 上传文档到知识库。
        5. 安装和配置 Ollama。
        6. 创建应用并测试。

注意事项
确保网络连接：MaxKB 和 Ollama 需要网络连接来下载和更新模型。
定期备份：定期备份知识库和模型数据，防止数据丢失。
更新工具：定期更新 MaxKB 和 Ollama，以获取最新的功能和修复。

至此 搭建一个本地专业知识库就完成了，接下来我们就可以利用 MaxKB 和 Ollama 的强大功能可以开始进行知识管理和查询了

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 文章结束了

留个彩蛋，暂时先到这里，搭建后在使用中可能会发现，本地大模型在加上本地知识库后，可能会一本正经的乱说，这里先埋伏一下啊，欢迎碰到同样问题的同学们来留言

知识库搭建后，如何让大模型更精准的结合本地知识库来回答问题呢？这个是需要精加工的，后续再讲