史上最强大语言模型的知识库-MaxKB部署实践-开发者社区

大家好，不知道大家还记得大名鼎鼎的jumpserver吗？市面上开源为数不多的堡垒机产品，由飞致云开发的，本次我要隆重介绍这款知识库大模型产品（MaxKB）也是飞致云开发的社区开源产品，可以免费建立50个知识库和5个应用（专业版除外），还支持API接口以及第三方嵌入调用。

MaxKB = Max Knowledge Base，是一款基于大语言模型和 RAG 的开源知识库问答系统，广泛应用于智能客服、企业内部知识库、学术研究与教育等场景。作为一款专注于知识库问答场景的软件产品，MaxKB 能够为企业的智能化进程注入新的动力，助力企业实现“提质增效”的目标。

在知识库管理方面，MaxKB 帮助企业实现知识采集、知识入库、知识库构建的全流程自动化；在场景化智能搜索方面，MaxKB 能够解析用户输入的问题并匹配检索知识库；在回复准确性方面，MaxKB 采用了成熟的 LLM + RAG 技术，能够最大限度地降低大模型幻觉对知识搜索准确性的干扰，提高企业对业务数据的分类与召回能力；安全性方面，MaxKB 支持本地部署和调用本地大模型，有效管控企业使用知识库时越级访问的风险，以及公有模型在数据传输方面可能存在的安全隐患。

借助 MaxKB，企业用户可以快速上线业务 AI 助手，将生成式 AI 能力应用于业务数据管理、内部资料查询、线上客户服务等领域，优化业务服务流程并切实提升用户体验。

为了快速部署，我们本次采用docker部署，其他部署方式参考官网，官方连接见本文末尾。

1 部署要求

操作系统：Ubuntu 22.04 / CentOS 7.6 64 位系统
CPU/内存：4C/8GB 以上
磁盘空间：100GB

2 在线快速部署

MaxKB 支持一键启动，仅需执行以下命令：

# Linux 操作系统 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

待所有容器状态显示为healthy后，可通过浏览器访问 MaxKB：
http://目标服务器 IP 地址:8080

默认登录信息
用户名：admin
默认密码：MaxKB@123…

3 在线升级

根据以下步骤依次执行进行升级：

3.1 下载最新镜像

docker pull cr2.fit2cloud.com/1panel/maxkb

3.2 查看并确认上一次数据持久化目录，复制保存，第（4）步使用

docker inspect maxkb

3.3 删除正在运行的、旧版本的 MaxKB 容器

docker rm -f maxkb

3.4 启动并运行新版本的 MaxKB 容器

注意：务必确认数据持久化目录（即命令行中 -v后的目录）要跟第 (2) 步查看目录保持一致，否则启动后整个系统数据为空。

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

4 DOCKER部署成功

5 知识库大模型部署

安装完后，在浏览器输入网址：http://192.168.1.110:8080

5.1 添加公共大模型
本文添加的是百度千帆大模型：ERNIE-Speed-128K,经测试ERNIE-Lite-8K-0308也是支持的，其它请自行测试。

5.2创建知识库
有两种方式建立知识库：1.是通过手动上传；2.是通过WEB建立。本文选择的是通过WEB网站建立知识库，这样可以节省上传时间，程序会自动爬取网站的内容：

完成设置后的页面：

文章爬取成功的页面：

5.3 添加应用
注意红色箭头为绑定知识库选择：

看概览面板箭头显示部分，进行独立的地址调用：

5.4 大模型验证
通过独立的地址进去后，我们进行提问，可以看到红色箭头和蓝色箭头部分，是对内置的知识库进行分析，如果没有匹配的内容，将通过公共大模型进行回复：

如何系统的去学习大模型LLM ？

大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。 “AI会取代那些行业？”“谁的饭碗又将不保了？”等问题热议不断。

事实上，抢你饭碗的不是AI，而是会利用AI的人。

继科大讯飞、阿里、华为等巨头公司发布AI产品后，很多中小企业也陆续进场！超高年薪，挖掘AI大模型人才！如今大厂老板们，也更倾向于会AI的人，普通程序员，还有应对的机会吗？

与其焦虑……

不如成为「掌握AI工具的技术人」，毕竟AI时代，谁先尝试，谁就能占得先机！

但是LLM相关的内容很多，现在网上的老课程老教材关于LLM又太少。所以现在小白入门就只能靠自学，学习成本和门槛很高。

基于此，我用做产品的心态来打磨这份大模型教程，深挖痛点并持续修改了近70次后，终于把整个AI大模型的学习门槛，降到了最低！

在这个版本当中：

第一您不需要具备任何算法和数学的基础
第二不要求准备高配置的电脑
第三不必懂Python等任何编程语言

您只需要听我讲，跟着我做即可，为了让学习的道路变得更简单，这份大模型教程已经给大家整理并打包，现在将这份LLM大模型资料分享出来：包括LLM大模型书籍、640套大模型行业报告、LLM大模型学习视频、LLM大模型学习路线、开源大模型学习教程等, 😝有需要的小伙伴，可以扫描下方二维码领取🆓↓↓↓

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一、LLM大模型经典书籍

AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点，那以下这些大模型书籍就是非常不错的学习资源。

二、640套LLM大模型报告合集

这套包含640份报告的合集，涵盖了大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。(几乎涵盖所有行业)

三、LLM大模型系列视频教程

四、LLM大模型开源教程（LLaLA/Meta/chatglm/chatgpt）

五、AI产品经理大模型教程

LLM大模型学习路线↓

阶段1：AI大模型时代的基础理解

目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
内容：
- L1.1 人工智能简述与大模型起源
- L1.2 大模型与通用人工智能
- L1.3 GPT模型的发展历程
- L1.4 模型工程
- L1.4.1 知识大模型
- L1.4.2 生产大模型
- L1.4.3 模型工程方法论
- L1.4.4 模型工程实践
- L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
内容：
- L2.1 API接口
- L2.1.1 OpenAI API接口
- L2.1.2 Python接口接入
- L2.1.3 BOT工具类框架
- L2.1.4 代码示例
- L2.2 Prompt框架
- L2.3 流水线工程
- L2.4 总结与展望