本地大模型构建系列（一）：4、安装部署MaxKB（Windows 10）

前言

MaxKB是一个基于大语言模型和检索增强生成（RAG）技术的开源知识库问答系统。它旨在帮助企业高效管理知识，并提供智能问答功能。MaxKB支持直接上传文档或自动爬取在线文档，能够进行文本自动拆分和向量化，从而有效减少大模型的幻觉现象，提升用户的问答交互体验。

该系统具有以下特点：

1、模型中立性：支持对接多种大语言模型，包括本地私有模型（如Llama 3、Qwen 2等）和国内外公共模型（如通义千问、OpenAI等）；
2、灵活编排：内置强大的工作流引擎和函数库，支持复杂业务场景下的AI工作过程编排；
3、无缝嵌入：可以快速嵌入到第三方业务系统，提升智能问答能力；
4、开箱即用：用户可以轻松创建知识库，支持多种文档格式的上传和处理。
MaxKB广泛应用于企业内部知识库、客户服务、学术研究和教育等场景，旨在成为企业的“最强大脑”。

1.浏览器打开链接： 基于大语言模型和 RAG 的知识库问答系统，下拉找到【快速开始】，参考代码如下：

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

​
2.保持ollama和docker是开启状态，Win+R打开cmd，粘贴代码并回车，等待完成后docker中会出现MaxKB

3.选中maxkb，点击进入

4.使用下面的默认账号密码登录，并设置新密码
# 用户名: admin
# 密码: MaxKB@123..

5.点击创建应用，输入名称并创建

6.添加模型，输入API域名：,输入修改后的密码，并点击添加

8.模型下载完成后，点击应用，点击设置，进入设置页面选择刚刚下好的模型，保存并发布
在这里插入图片描述

9.点击应用，再点击演示图标，进入对话页面进行对话

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。

针对所有自学遇到困难的同学们，我帮大家系统梳理大模型学习脉络，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）

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

阶段3：AI大模型应用架构实践

目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。

内容：

• L3.1 Agent模型框架
• L3.2 MetaGPT
• L3.3 ChatGLM
• L3.4 LLAMA
• L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。

内容：

• L4.1 模型私有化部署概述
• L4.2 模型私有化部署的关键技术
• L4.3 模型私有化部署的实施步骤
• L4.4 模型私有化部署的应用场景

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