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上一篇文章简单的介绍了下MaxKB#xff0c;这一篇文章就讲如何部署MaxKB。 MaxKB实现逻辑也比较简单#xff0c;如下图。
安装
修改Docker镜像源
由于不可抗力#xff0c;部分源已经无法使用#xff0c;需要修改以下的源地址来拉取镜像。如果是linux#xff0c;…前言
上一篇文章简单的介绍了下MaxKB这一篇文章就讲如何部署MaxKB。 MaxKB实现逻辑也比较简单如下图。
安装
修改Docker镜像源
由于不可抗力部分源已经无法使用需要修改以下的源地址来拉取镜像。如果是linux则修改docker本地的daemon.json 添加以下内容 registry-mirrors: [https://docker.m.daocloud.io,https://ccr.ccs.tencentyun.com,https://dockerproxy.com,https://mirror.ccs.tencentyun.com]如果是windows则使用打开Docker Desktop 点击设置修改docker engine 里的配置信息添加上述内容重启即可
启动Docker
在本地创建maxkb目录用于数据持久化启动docker
docker run -d --namemaxkb -p 8080:8080 -v F:\\maxkb\\:/var/lib/postgresql/data 1panel/maxkb启动后输入http://10.11.24.27:8080/ui/login 默认账号是admin密码是MaxKB123… 登录后
添加本地模型
添加Ollma模型Ollma 部署请参考其他教程 key可以随便写Ollama 默认端口为11434 添加模型成功
创建知识库 成功导入后 在绑定应用之前先进行命中测试 重算了好几次向量最终还是能答出来一点。
创建应用
创建应用关联知识库 创建应用成功
知识库分享
点击演示 经过多轮的尝试终于可以正确回答问题。
知识库分段优化
如果知识库文本比较多的时候导入的时候建议选择高级进行分段。 部分本文内容 问题午餐时间是什么时候
回答午餐时间为每天12:00PM至1:00PM。问题打印机报错怎么处理
回答打印机报错请联系IT部门进行维修处理。选择高级分段后回答问题命中率比较高了点。
总结
整体来说MaxKB虽然部署简单但是知识库处理能力还是太弱了Embeding模型不能自定义而且消耗token比较大只能适用本地大模型。 如果使用智能分段处理问题命中率低使用高级分段就比较准点适用于比较规范的问题模板当然对于大文本来说手动处理分段就非常麻烦了。 对于开发者来说好处在于前端使用Vue后端是Django非常适合二次开发可以持续关注。
