前言

随着人工智能技术的快速发展-大型语言模型（LLM），如 OpenAI 的 GPT 系列，已成为众多企业和个人关注的焦点，而 Ollama 作为一款开源的大型语言模型服务工具，正逐渐受到开发者和研究人员的关注，本文将探讨基于 MaxKB+Ollama +Llama3 如何快速零成本构建本地私有化 AI 知识库！

安装 Ollama

Ollama 作为一款开源的大型语言模型服务工具，凭借其开源性、大规模和可定制性等特点，在人工智能领域展现出了巨大的潜力。通过高效性、灵活性和社区支持等优势，Ollama 在NLP、机器翻译和文本生成等领域得到了广泛应用。

下载&安装 Ollama 对应版本，根据操作系统任选其一即可。

运行 Llama3

输入命令，运行：To run and chat with Llama3.

ollama run llama3

上述命令，默认下载的就是：

安装 MaxKB

MaxKB 是一款基于 LLM（Large Language Model）大语言模型-知识库问答系统(Max Knowledge Base)

在 MaxKB 中接入 Ollama 的 LLM 模型，可以快速部署本地知识库问答系统~

docker run -d --name=maxkb -p 8080:8080 -v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data 1panel/maxkb

拉取镜像，待其镜像下载完成后，

我们可以查看其镜像相关信息，

界面可视化-启/停构建的镜像服务。

首先，打开 MaxKB 界面 UI：

http://127.0.0.1:8080/ui/login#/

初始账号: admin``初始密码: MaxKB@123..

登录成功之后，更新密码：

然后，在左侧导航菜单栏，打开系统设置，进入模型设置，添加我们前面下载好的 Ollama+Llama3：

模型设置，可根据实际场景需要添加：

当模型配置完成后，则构建我们的专属知识库：

这里，我们可以设置知识内容分段的类型：

这样，我们的译点架构-专属知识库就创建好了。

接下来，我们就可以根据译点架构专属知识库，构建我们的译点 AI 智能小助手。

补充完善我们的应用信息，进行开场白及多轮对话等功能设置，问题优化等。

至此，我们的 AI 大模型，私有知识库，专属应用就都配置完成。这样，一个本地私有化知识库应用就完成了搭建！与此同时，我们就拥有了一个智能且私有化的 AI 知识库，节省了 baidu 或 google 一下的时间，大大提高了我们日常工作中的效率！

其实，这与早期所接触研发的知识库（对信息的归纳、概括与总结->数据客观存在-信息加工）领域相比来看，AI 在语义、语境搜索，上下文联想，召回率，相关性，准确度等各方面丝毫不逊色，尤其是在垂类的知识领域，AI 检索使得回答更精准（前提：提示词给得恰到好处，让机器成为你的好帮手），交互体验的效果也更受用户青睐！

当然，也需要持续关注应用的运行情况，并根据用户反馈和市场需求进行迭代和更新，这包括优化用户体验、增加新功能，安全隐私等。由于时间等问题，后续会抽空专门整理一些智能 AI 助手回答效果及调优的文章（根据后台童鞋粉丝的需求呼吁度）><

那么，如何系统的去学习大模型LLM？

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。

作为一名热心肠的互联网老兵，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。

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