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喂饭级教程！零代码搭建本地个人知识库，支持GPT4、Llama3、Kimi等十几种大模型

喂饭级教程！零代码搭建本地个人知识库，支持GPT4、Llama3、Kimi等十几种大模型

7月前

你好，我是郭震

这篇文章是关于搭建本地个人知识库，零代码！喂饭级教程！支持GPT、Llama3、Kimi等十几种大模型。教程由我编写，每一步已经过验证，可实践！

1 搭建本地知识库优势

部署本地知识库，可以借助大模型能力，自动检索我们的工作学习文档，实现对文档内容的实时搜索与问答。

因为大模型、知识库和文档全部运行在本地，所以公司内的业务数据不会泄密，个人隐私不会泄密，保证这些同时，让：办公效率直接原地起飞！

搭建完成后，实现的效果如下：

按照本文教程走完实现的本地知识库效果

大模型+个人知识库，太香了！

我在视频号也录制了一个回答效果，

老铁们可以参考，

视频号中有获取这个教程完整PDF版本的方法

2 docker下载MaxKB

MaxKB是一个在本地搭建自己本地知识库问答的系统。主要优势：

1）开箱即用

2）支持GPT、百度千帆、Lama3，通义千问等几十种大语言模型

3）操作界面简介，小白也能快速上手

第一步，安装docker，如何下载docker，如何安装docker，我已经整理成详细的教程，不再赘述，不会的朋友，在我下面的公众号回复：AI，即可获取到PDF教程。

安装后docker后，执行下面命令获取到MaxKB的镜像到本地：

下面是正在安装的过程：

整个MaxKb的镜像大小为2GB左右。

3 docker配置MaxKB

安装完成后，打开docker，按照下图逐步操作：

在弹出的界面，点击 Run：

这是弹出的界面，如果你的缺少Ports这样端口设置，可以重启电脑，然后再次打开进入这里，大概率应该会出现。

然后按照下面填写：

注意，先不要关闭这个窗口，稍后我们还需要再填入一些信息。

接下来，我们在自己的电脑上，创建一个存放知识库数据的文件夹，然后记住这个文件夹路径，因为我们还要返回到刚才的上面的界面，找到Volumes输入框，下图4处，填入刚才的知识库路径，我的路径如下：

/Users/zhenguo/Documents/words

随后在Container path输入框中填入/var/lib/postgresql/data，下图5处，这是固定不变的，直接复制过去！

最后点击Run按钮，这样一个MaxKB容器就搭建完毕了！

4 打开MaxKB网页

浏览器打开下面链接，复制到浏览器中，看到MaxKB应用界面：

http://127.0.0.1:8080

不过这里需要提供登录账号和密码，大家关注我下面的公众号，并回复关键词 kb 获取：

登录进去后，初次登录到MaxKB后，需更改登录用户名和登录密码。看到创建应用程序的界面：

5 构建第一个知识库

我们先尝鲜它的知识库搭建，所以选择知识库导航这里：

然后点击创建知识库按钮，就会出来下面页面：

平时做过一些Python副业接单，把做过的其中一部分副业需求文档、传入到这个知识库里面，因为都是在本地构建，放心使用：

这里的知识库系统有两种，一种是通用型，也就是自己的文档本地上传，另一种是web站点，用某些网站作为知识库构建的数据来源。在这里根据我的需求，应该选择通用型。

然后点击进入选择文件夹这里，上传我的Python副业代码文件，说明文档，数据格式可以是txt、word、pdf、ppt等，在确定需要上传的文档后，点击右下角的“创建并导入”按钮。

如下图所示，上传这里面的文件到本地MaxKB系统，还可以直接读取一个文件夹，这样就更方便了。为了加快接入，选择一部分文件作为测试：

然后点击右下角创建并导入

导入后，系统就会开始处理分析和接入，文档导入时间长短取决于文档内容的多少，内容越多，导入时间就越长。

6 配置本地llama3

MaxKB网站内的应用界面中，按照如下所示点击系统设置，然后再进入模型设置界面

可以看到这里支持的大模型比较多：

我以ollama+llama3配置为例，之前我已经总结过配置这些的详细教程，关注我的公众号，然后发消息：AI，直接获取PDF教程。在这里不再赘述。安

装完ollama和llama3后，开始下面一步，非常重要，按照我的这个说明，对应填写，然后点击添加：

添加成功后，会显示下面界面：

7 创建知识库应用

这是最后一步了，回到MaxKB界面：

点击应用，然后创建应用，填写应用名称、应用描述，AI模型这里，选择我们刚才创建的MaxKB里的llama3模型，如下所示，按照这样填写：

记得勾选这里：这样大模型和我们本地知识库就关联起来了：

最后点击，创建，按钮，就会看到下面的应用：

以上完整步骤，根据本文步骤，就可以实现文章开始的问答效果。老铁，原创教程不易，求点赞、在看、转发或留言，这样对我创作下一个良心教程会有莫大的动力！

微信扫码关注该文公众号作者

来源：郭震AI

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