相关项目
Ollama 我在之前这篇帖子中讲过：
MaxKB：
安装
Ollama 按照上面的帖子安装即可
MaxKB 通过以下命令启动：
docker run -d -p 8080:8080 -e OLLAMA_PROXY_URL=http://host.docker.internal:11434/v1 1panel/maxkb
这个命令在官方原版的命令上改进了一下，加了 -e OLLAMA_PROXY_URL=http://host.docker.internal:11434/v1
这是为了设置环境变量OLLAMA_PROXY_URL为http://host.docker.internal:11434/v1，用于配置容器内部的应用程序，使其知道如何连接到外部服务。host.docker.internal是一个特殊的DNS名称，它用于容器内部访问宿主机的IP地址。
因为我们后续要让容器内部的 MaxKB 访问宿主机的 Ollama 服务，所以加上这个配置项
运行
首先检查 Ollama 是否成功运行
Ollama 默认会在 http://127.0.0.1:11434/ 运行，访问这个 URL，如果出现 “Ollama is running” 字样则表示成功启动
然后访问 MaxKB，访问 http://127.0.0.1:8080，进入 MaxKB 页面
默认登录信息
用户名：admin
默认密码：MaxKB@123..
添加模型
进入系统之后添加 Ollama 模型：
这里的模型名字可以通过 ollama list 查看：
添加知识库
点击 知识库 - 创建知识库：
后续创建过程很简单，省略
创建应用
最后点击 应用 - 创建应用：
在应用里面选对应的模型和知识库即可
结果演示
最后展示一下我创建的应用 demo：
已经可以正常对话，虽然因为是本地运行速度比较慢，但是也可以接受
题外话： 对于有些可以开卷但是不能联网的课程来说，本地大模型RAG绝对是非常好用，完美满足了离线需求