[开源]MaxKb+Ollama 构建RAG私有化知识库

MaxKB 是一款基于 LLM 大语言模子的知识库问答系统。MaxKB = Max Knowledge Base，旨在成为企业的最强大脑。

• 开箱即用：支持直接上传文档、主动爬取在线文档，支持文本主动拆分、向量化，智能问答交互体验好；
  
• 无缝嵌入：支持零编码快速嵌入到第三方业务系统；
  
• 多模子支持：支持对接主流的大模子，包括 Ollama 本地私有大模子（如 Llama 2、Llama 3、qwen）、通义千问、OpenAI、Azure OpenAI、Kimi、智谱 AI、讯飞星火和百度千帆大模子等。
  

关于RAG

简介
检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种联合了信息检索和语言模子的技术，它通过从大规模的知识库中检索干系信息，并使用这些信息来指导语言模子生成更正确和深入的答案。这种方法在2020年由Meta AI研究人员提出，旨在解决大型语言模子（LLM）在信息滞后、模子幻觉、私有数据匮乏和内容不可追溯等标题。
在日常工作和学习中，我们时常碰面临大量的PDF、Word、Excel等文档，必要从中查找特定的信息或内容。然而，传统的Ctrl+F搜索方式在面临海量文档或复杂格式时，往往效率低下，令人头疼。如果使用MaxKb 工具，它将彻底改变你处理文档的方式。
工作原理

RAG 的主要流程主要包含以下 2 个阶段：

• 数据预备阶段： 管理员将内部私有数据向量化后入库的过程，向量化是一个将文本数据转化为向量矩阵的过程，该过程会直接影响到后续检索的效果；入库即将向量数据构建索引，并存储到向量数据库的过程。
  
• 用户应用阶段： 根据用户的 Prompt 提示词，通过检索召回与 Prompt 提示词干系联的知识，并融入到原 Prompt 提示词中，作为大模子的输入 Prompt 提示词，通用大模子因此生成相应的输出。
  

从上面 RAG 方案我们可以看出，通过与通用大模子相联合，我们可搭建团队私有的内部本地知识库，并能有效的解决通用大模子存在的知识局限性、幻觉标题和隐私数据安全等标题。
实现方案

目前市面上已经有多个开源 RAG 框架，这里将选择MaxKb框架（16.8K ☆ ，https://github.com/1Panel-dev/MaxKB）与大家一起来摆设我们自己或者团队内部的本地知识库。整个摆设过程将涉及以下几个方面：

• 环境预备： MaxKb框架推荐使用 Docker 摆设，因此我们必要提前把 Docker 安装和配置好
  
• 大模子预备： 老牛同砚继承使用Qwen2-7B大模子，大家可以根据自己实际环境选择，无特殊要求
  
• RAG 摆设和使用： 即 MaxKb安装和配置，并最终使用我们大家的 RAG 系统
  

一、什么是MaxKb？

官网https://github.com/1Panel-dev/MaxKB
MaxKb是一个AI聊天系统，它允许用户构建自己的私人ChatGPT。与依赖云服务的AI工具不同，MaxKb支持本地开源和商用闭源的大语言模子（LLM），用户可以根据自己的需求和预算选择合适的模子。

二、MaxKb的核心功能

• 文档智能聊天：只需导入文档，MaxKb就能主动进行上下文分析和内容整理，用户可以通过对话的方式快速提取关键信息。
  
• 自定义AI署理：用户可以为每个工作区创建不同的AI署理，实现高度的定制化。例如，可以创建一个专门处理Python代码的AI署理，另一个则专门用于处理PDF文档。
  
• 多模式支持：无论是免费的开源模子照旧付费的商用模子，MaxKb都能兼容，为用户提供极大的灵活性。
  
• 广泛的文档支持：从PDF、TXT到Word、Excel，险些所有常见的文档格式都支持。
  
• 嵌入式聊天小部件：用户可以将MaxKb嵌入到自己的网站中，为网站用户提供主动化的智能客服服务。
  
• 团队协作支持：通过Docker容器，多个用户可以同时使用MaxKb，非常适合团队开辟或公司内部使用。
  
• 丰富的API接口：开辟者可以轻松集成MaxKb到现有的应用中，实现更多定制化功能。
  

三、MaxKb的安装与使用

安装AnythingLLM非常简单，官方文档详细明了，按照步调操纵即可。对于开辟者来说，一条命令就能完成Docker摆设，几分钟就能跑起来一个完备的私人ChatGPT系统。对于不太懂技术的小伙伴来说，也有详细的教程帮助上手。
使用上，用户只需通过拖拽的方式将文档放入工作区，然后就可以开始与文档“聊天”了。这个过程非常天然，就像与人对话一样，用户可以直接让AI分析提取紧张内容，无需再翻阅大量文档或使用关键词搜索。
四、MaxKb的适用场景

• 个人学习助手：对于门生或知识工作者来说，MaxKb是强大的学习助手，可以帮助他们快速获取册本、论文等学习资料中的信息。
  
• 企业文档管理：企业内部的文档种类繁多，通过MaxKb的工作区机制，企业可以分类管理文档，提升整体工作效率。
  
• 开辟者定制应用：开辟者可以使用MaxKb的API集成到现有系统中，打造符合自己需求的AI应用。
  
• 网站智能客服：对于必要客服支持的网站来说，可以将MaxKb嵌入网站中，为用户提供快速解答。
  

五、安装

接纳 MaxKb与Ollama 联合使用的方式，快速搭建本地AI
接下来仅解说一下如何安装 AnythiMaxKbgLLM 以及配置
安装并配置MaxKb

方案、 docker版

环境预备
Windows 打开虚拟化功能（Hyper-V 和 WSL）
友谊提示： 这里用的是 Windows 操纵系统，因此下面是 Windows 的配置方式。
安装 Docker 必要用到虚拟化，因此必要 Windows 系统打开Hyper-V和WSL 子系统功能。如果是 Windows 11 家庭版，默认并没有安装Hyper-V功能，可以通过以下方式进行安装：

【第一步（家庭版）：安装 Hyper-V 依赖包】

• 新建一个 txt 暂时文本，并复制以下代码并生存，之后把该暂时文件重定名为Hyper-V.bat​
  
• 右键以管理员方式运行Hyper-V.bat​，本代码主动安装干系包，完成之后输入Y​重启电脑后即可
  

1. pushd "%~dp0"
2. dir /b %SystemRoot%\servicing\Packages\*Hyper-V*.mum >hyper-v.txt
3. for /f %%i in ('findstr /i . hyper-v.txt 2^>nul') do dism /online /norestart /add-package:"%SystemRoot%\servicing\Packages\%%i"
4. del hyper-v.txt
5. Dism /online /enable-feature /featurename:Microsoft-Hyper-V-All /LimitAccess /ALL

复制代码

【第二步：开启虚拟化功能】
首先，打开 Windows 功能（即：控制面板）：

然后，勾选以下 3 个选项（Hyper-V、适用于 Linux 的 Windows 子系统和虚拟机平台），打开虚拟化功能：

打开虚拟化功能
点击确定之后重启电脑即可！‍‍
Docker Desktop安装配置

这里之前文章有介绍，可参考，这里不再赘述‍‍

MaxKb安装和配置

方式一： 本地docker摆设
接下来，开始安装和摆设MaxKb框架，包含以下 3 步：

1. docker run -d --name=maxkb --restart=always -p 3002:8080 -v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data
2. -v ~/.python-packages:/opt/maxkb/app/sandbox/python-packages cr2.fit2cloud.com/1panel/maxkb
4. # username: admin
5. # pass: MaxKB@123..

复制代码

• 启动MaxKb镜像
  Windows 系统： AnythingLLM 镜像挂载和启动命令（因为命令有多行，必要通过PowerShell执行）：
  

• 拉取镜像完成后，在docker中检查如下
  
  
  
  
• 为克制电脑重启后创建的知识库没生存， 删除主动创建摆设的maxkb，如下操纵
  
  
  
  关闭后操纵页面如下
  
  
  
  找到PGDATA 路径
  
  
  
  然后返回，点击删除
  
  
  
  
• 从images中再次创建容器
  

第一个端口5432 应该是postgesql的端口 可以不配置

1. /var/lib/postgresql/data

复制代码

‍

• 启动完成，通过浏览器打开AnythingLLM界面：http://localhost:3002
  登录后， 创建知识库， 账号暗码见上文
  
  
  
  方案二：1Panel 应用商店
  你也可以通过 1Panel 应用商店 快速摆设 MaxKB + Ollama + Llama 2，30 分钟内即可上线基于本地大模子的知识库问答系统，并嵌入到第三方业务系统中。
  
  
  
  

配置 MaxKb
配置大语言模子

若生存时提示api域名无效， 改为 http://host.docker.internal:11434

​最后一步 ， 创建应用

‍
‍
五、MaxKb 导入数据和使用
上一步配置完成之后，无需任何其他配置，就可以和大模子对话聊天了，和通过其他客户端与大模子对话没有区别。接下来，我们必要导入我们内部私有数据，并进行验证。
‍
5.1 导入内部数据
我们在电脑本地新建一个 txt 文件，文件名为：为什么个人、团队等均有必要摆设私有化的RAG知识库系统.txt​，文件内容就是本文的开头内容：

1. 自ChatGPT发布以来，大型语言模型（Large Language Model，LLM，大模型）得到了飞速发展，它在解决复杂任务、增强自然语言理解和生成类人文本等方面的能力让人惊叹，几乎各行各业均可从中获益。
4. 然而，在一些垂直领域，这些开源或闭源的通用的基础大模型也暴露了一些问题，主要有以下3个方面：
7. 1. **知识的局限性：** 大模型的知识源于训练数据，目前主流大模型（如：通义千问、文心一言等）的训练数据基本来源于网络公开的数据。因此，非公开的、离线的、实时的数据大模型是无法获取到（如：团队内部实时业务数据、私有的文档资料等），这些数据相关的知识也就无从具备。
8. 2. **幻觉问题：** 大模型生成人类文本底层原理是基于概率（目前还无法证明大模型有意识），所以它有时候会**一本正经地胡说八道**，特别是在不具备某方面的知识情况下。当我们也因缺乏这方面知识而咨询大模型时，大模型的幻觉问题会各我们造成很多困扰，因为我们也无法区分其输出的正确性。
9. 3. **数据的安全性：** 对于个人、创新团队、企业来说，**数据安全**至关重要，老牛同学相信没有谁会愿意承担数据泄露的风险，把自己内部私有数据上传到第三方平台进行模型训练。这是一个矛盾：我们既要借助通用大模型能力，又要保障数据的安全性！
12. 为了解决以上3个大模型通用问题，**检索增强生成**（Retrieval-Augmented Generation，**RAG**）方案就应运而生了！

复制代码

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首先，点击RAG-ClassmateWX工作空间右边的上传图标，预备上传本 txt 文件：
​
预备上传文件；然后，点击 txt 文件并上传，并点击Move to workspace导入到工作空间：
5.2 内部数据使用和验证
总结和标题

和之前的大模子摆设和应用过程相比，基于 MaxKb 的 RAG 实现整个摆设过程比较繁琐，包括环境预备、Docker 安装和配置、MaxKb 配置等。然而，MaxKb 的使用过程却相对比较简单，只必要上传数据文件，MaxKb 框架屏蔽了中心的数据提取分割、向量化处理、向量索引和入库、检索召回和重组 Prompt 提示词等过程。
同时，通过构建本地知识库，做了一个简单的测试验证，测试结果表明，在使用 RAG 的环境下，大模子的回复结果更加有效、更符合我们期望，同时具备了一定的创造性！
留意事项
资源要求：运行大型语言模子必要一定的内存或显存。请确保您的盘算机满意Ollama和所选模子的资源要求。
网络标题：在下载模子时，可能会遇到网络标题导致下载速率迟钝或失败。此时可以尝试重启电脑或重启Ollama服务来解决标题。
模子选择：根据自己的需求和预算选择合适的模子。免费的开源模子可能适合个人学习或小型项目，而付费的商用模子则可能提供更高的性能和正确性。
通过以上步调，您可以将MaxKb 与Ollama成功联合，并使用这一强大的组合进行智能对话和文档处理。无论是个人学习照旧企业团队协作，这一解决方案都将为您提供极大的便利和效率提升。

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