Windows下MaxKB智能问答系统搭建与本地LLM模型导入

在人工智能技术日新月异的今天，智能问答系统已经成为企业提升服务效率、优化用户体验的重要工具。MaxKB作为一款基于LLM（Large Language Model）大语言模型的知识库问答系统，以其强大的学习能力和问答响应速度，受到了广泛关注。本文将详细介绍如何在Windows环境下搭建MaxKB智能问答系统，并导入本地大语言模型，以实现高效的智能问答功能。

一、系统与环境准备

1. 系统要求：

   • 确保Windows系统满足MaxKB的运行要求，包括足够的内存和存储空间。

2. 下载MaxKB：

   • 从MaxKB的官方网站或GitHub仓库下载最新版本的安装包。
   • 双击安装包，按照提示完成安装过程。
   • 安装完成后，使用默认的用户名（admin）和密码（MaxKB@123）登录系统。

3. 登录与配置：

   • 登录系统后，根据实际需求进行系统配置，包括数据库连接、文件存储路径等。

二、下载与运行Ollama框架

Ollama是一个用于运行和管理大语言模型的框架，支持多种模型，包括本文将要使用的Llama 2。

1. 下载Ollama：

   • 访问Ollama的GitHub页面，下载适用于Windows的安装包。
   • 双击安装包进行安装，并等待安装完成。

2. 运行Ollama：

   • 打开命令窗口，输入ollama-v，查看版本信息。
   • 在浏览器输入http://127.0.0.1:11434/访问Ollama服务，确认本地运行成功。

3. 下载大语言模型：

   • 在命令窗口输入ollama run llama2，开始下载并运行Llama 2模型。
   • 下载完成后，使用ollama list命令查看已下载的模型列表。

三、安装与配置cpolar内网穿透工具

由于MaxKB接入本地大语言模型时限制使用域名接入，因此需要使用cpolar内网穿透工具将Ollama服务暴露到公网。

1. 下载与安装cpolar：

   • 访问cpolar官网，注册账号并下载Windows客户端。
   • 双击安装包进行安装，并等待安装完成。

2. 配置cpolar：

   • 在浏览器上访问http://localhost:9200，使用cpolar账号登录Cpolar管理界面。
   • 创建隧道，配置公网地址：
     • 隧道名称：自定义命名，避免与已有隧道名称重复。
     • 协议：选择HTTP。
     • 本地地址：11434。
     • 域名类型：免费选择随机域名或配置固定二级子域名（需升级cpolar套餐）。
   • 创建成功后，查看在线隧道列表，获取公网访问地址。

四、在MaxKB中添加本地大语言模型

1. 登录MaxKB系统：

   • 使用默认用户名和密码登录MaxKB系统。

2. 添加模型：

   • 进入系统设置页面，选择模型设置，点击添加模型。
   • 填写模型相关信息，包括模型名称、API域名（使用cpolar生成的公网地址）和API Key（从Ollama运行日志中获取）。
   • 保存设置，完成模型添加。

五、创建问答应用并测试

1. 创建问答应用：

   • 在MaxKB系统中创建问答应用，并配置相关参数。
   • 选择刚刚添加的本地大语言模型作为问答应用的后台模型。

2. 测试智能问答功能：

   • 输入测试问题，查看系统响应，验证智能问答功能是否正常。
   • 根据测试结果进行必要的调整和优化。

六、产品关联与优势展示

在搭建和配置MaxKB智能问答系统的过程中，我们可以自然地关联到千帆大模型开发与服务平台。该平台提供了丰富的大模型开发和服务能力，能够助力企业快速构建和部署智能问答系统。

通过千帆大模型开发与服务平台，企业可以更加便捷地获取和定制大语言模型，同时利用平台提供的强大算力和存储资源，提升智能问答系统的性能和稳定性。此外，平台还支持多种开发和部署方式，能够满足不同企业的需求。

七、总结

本文详细介绍了在Windows环境下搭建MaxKB智能问答系统并导入本地大语言模型的完整过程。通过Ollama框架运行大语言模型，结合cpolar内网穿透工具实现远程访问，最终在MaxKB中成功添加并应用了本地大语言模型。这一过程中不仅展示了技术的可行性和实用性，还体现了千帆大模型开发与服务平台在智能问答系统构建中的重要作用。随着人工智能技术的不断发展，相信智能问答系统将在更多领域得到广泛应用和深入发展。