Maxkb——无需代码，快速构建自己的AI助手

2024-09-20 AIGC 0

1、maxkb的介绍

2、maxkb的安装步骤

2.1、硬件需求

2.2、搭建Docker环境

2.3、安装maxkb（使用命令形式）

2.4、使用1Panel安装

2.5、访问MaxKB

3、创建AI应用

4、内嵌项目

随着ChatGPT在国内的爆火，越来越多的厂商开始投入AI大模型中去，几乎所有的网站都内嵌了一个AI对话窗口，电商、娱乐、社区。。。等等，可以看出，AI大模型已经是互联网发展的大趋势，那么，如何为自己的网站或者企业构建一个AI大模型呢？Maxkb就是一个开源免费的训练大模型工具，非常nice。

1、maxkb的介绍

它是飞致云开源免费的一款基于 LLM 大语言模型的开源知识库问答系统，旨在成为企业的最强大脑。

开箱即用
支持直接上传文档、自动爬取在线文档，支持文本自动拆分、向量化、RAG（检索增强生成），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，让已有系统快速拥有智能问答能力，提高用户满意度；
灵活编排
内置强大的工作流引擎，支持编排 AI 工作流程，满足复杂业务场景下的需求；
模型中立
支持对接各种大语言模型，包括本地私有大模型（Llama 3 / Qwen 2 等）、国内公共大模型（通义千问 / 智谱 AI / 百度千帆 / Kimi / DeepSeek 等）和国外公共大模型（OpenAI / Azure OpenAI / Gemini 等）。

2、maxkb的安装步骤

介绍完maxkb后，废话不多说，直接开搞！

温情提示：本次为了方便我只演示在线安装的方式，如果有小伙伴的环境是内网，无法连接外网的话，可以到maxkb官网社区进行下载tar.gz包，进行离线安装。详见 MaxKB 文档。

2.1、硬件需求

这里需要跟大家交代一下，maxkb是非常占用内存的，对硬件要求还是有点高的

操作系统：Ubuntu 22.04 / CentOS 7 64 位系统；
CPU/内存：推荐 2C/4GB 以上；（亲测启动maxkb后，内存直接占用了1G多，所以内存推荐4G）
磁盘空间：100GB；
浏览器要求：请使用 Chrome、FireFox、Edge等现代浏览器；
可访问互联网。

2.2、搭建Docker环境

首先maxkb是要有docker环境的，如果没有docker的话，需要提前进行下载docker，如果你已经有docker环境了，直接跳过这部分。

直接复制下面命令，进行安装docker

yum install -y yum-utils device-mapper-persistent-data lvm2yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repoyum install docker-ce docker-ce-cli containerd.io -y systemctl start dockersystemctl enable docker

安装完后，执行docker version命令

如果出现以上情况，证明docker已经安装成功了。

2.3、安装maxkb（使用命令形式）

ok！现在来进行安装maxkb，一行命令搞定！

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

输入以上命令，等待安装完成。

2.4、使用1Panel安装（若采用2.3方式安装，则跳过这节）

如果有小伙伴看过我1Panel的那篇文章后，可以通过1Panel面板进行安装，不用再手动去执行安装命令了。

首先先去配置docker的镜像源，可以加速

镜像加速：国内访问 Docker Hub 有时会遇到困难，此时可以配置镜像加速器。
- 配置加速地址：
```
https://docker.1panel.live
```
  Bash
- 另外还推荐使用自己的镜像加速地址：
  - DaoCloud 加速器：https://<你的ID>.m.daocloud.io
  - 阿里云加速器：https://<你的ID>.mirror.aliyuncs.com

配置完毕后一定要重启docker，默认1Panel会自动帮你重启。

2.5、访问MaxKB

输入你的服务器ip加你设置的端口号访问。

http://目标服务器 IP 地址:目标端口默认登录信息用户名：admin默认密码：MaxKB@123..

3、创建AI应用

这里阿龙插一嘴，如果你想自己下载AI模型进行训练的话，前提是要有一个GPU服务器，因为我在2C4G的服务器上用Ollama下载过qwen2:7B的模型，结果回答速度是非常的慢，几乎一秒吐一个字，所以说普通的云服务器跑AI模型是带不动的，必须要有GPU的独显服务器，然而我为何不选择GPU服务器呢，这里给大家科普一下，2C4G普通云服务器一年的价格在150-200不等，而一个2C4G带GPU的服务器1一个月就需要300+的费用，可想而知，GPU服务器只有企业才能用得起，个人的话完全没必要。

因为我用的是百度的千帆大模型，直接调的API，而且目前这个ERNIE-Speed-128k的模型是免费调用的，现在我来教大家怎么去申请API接口的AK/SK。

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