有童鞋说；他们企业要使用自己的大模型，拥有智能体、客服、知识库这些功能。那今天就分享一下如何利用MaxKB打造私有知识库，实现用专属自己、企业等各种私有资料投喂大模型，让大模型成为 “私人定制” 吧！

MaxKB 是什么

MaxKB = Max Knowledge Brain，是一款强大易用的企业级 AI 助手，支持 RAG 检索增强生成、工作流编排、MCP 工具调用能力。MaxKB 支持对接各种主流大语言模型，广泛应用于智能客服、企业内部知识库问答、员工业务助手、学术研究与教育等场景。

MaxKB 是一款强大且灵活的工具，可用于构建私有知识库，帮助用户将自己的各类资料整合起来，经过处理后用于投喂大模型，从而让大模型能够基于这些特定的数据进行理解和生成内容。

简单来说；它就是连接你自己私人数据与大模型之间的桥梁。通过 MaxKB，可以把工作文档、学习资料等任何你个人或企业拥有的信息，转化为大模型可以 “消化吸收” 的 “养分” ；再反哺给你。而且它可以对接很多大模型，比较方便。

MaxKB架构

MaxKB原理

安装 MaxKB

官网也有安装说明；这里使用的是docker离线方式安装。

# 上传 docker 镜像包 maxkb.zip；并加载镜像到本地镜像仓库
docker load -i maxkb.zip

# 创建并运行容器
docker run -d --name=maxkb -p 8080:8080 -v /root/data/maxkb:/var/lib/postgresql/data 1panel/maxkb

启动完成之后；可以访问虚拟机Ip+端口号；比如我这里的是：http://192.168.12.168:8080/ 如果能看到登录页面即说明安装成功。

 
http://目标服务器 IP 地址:8080
默认登录信息
用户名：admin
默认密码：MaxKB@123..

登录成功后跳转页面（提示修改密码的，可以点击 取消）：

至此安装MaxKB完成。

MaxKB 集成 Ollama

我们希望MaxKB对接的是我们自己部署的私有大模型；而我们自己的QWQ 或者 DeepSeek 等大模型都是部署在Ollama上的；所以需要在MaxKB上集成Ollama然后能够访问、连接我们自己部署的大模型。。具体步骤如下：

1. 确保 Ollama 已安装：上一篇文章已经安装过咯；忘记了可以查看哈。
2. 打开 MaxKB 设置

添加模型如下：

添加完模型之后：

创建应用-测试一下MaxKB

我们先使用MaxKB测试一下，没有投喂资料之前的使用情况。

大体流程就是只要创建应用即可。

通过上面我们可以看出来；可以使用MaxKB的界面进行正常的使用大模型；但是这个答案比较笼统，概念化；并不是非常贴切我们个人知识或者企业的要求。接下来；我们就进入主题，投喂资料给大模型，然后让它的回答比较偏向我们想要的样子。

投喂资料 —— 创建知识库

接下来开始创建我们的专属知识库，这也是 “投喂” 大模型的关键一步。

1. 准备资料：将你想要加入知识库的资料整理好，支持的文件格式包括但不限于 PDF、HTML、TXT 等。这里我们使用我们准备好的面试题pdf文档。
2. 新建知识库：在 MaxKB 界面中，找到新建知识库的按钮，点击后按照提示输入知识库的名称、描述等信息。

创建知识库应用

创建好知识库后，我们还需要创建一个对应的应用，以便使用这个知识库。具体在 MaxKB 的应用管理界面，点击创建应用按钮，填写应用名称、选择对应的知识库等信息。

创建应用前面已经创建过，只是要注意这次创建的时候；

要 关联知识库 ；其它和原来创建应用的时候一样。

测试

完成上述步骤后，就可以对我们创建的私有知识库应用进行测试了。

通过上面对大模型提问；发现它已经使用了我们提供的知识库文档，然后基于这些内容再回答。这里需要注意的是，我使用的是推理类的模型，它又重新整理了答案，所以给出的答案不是绝对的和知识库中的一样的内容。￣□￣｜｜

另外；MaxKB还有那种QA问答的知识库；这样的文档投喂给它的话；回答的问题会更加匹配。

不管怎么说；通过以上步骤，咱们就成功利用 MaxKB 打造了属于自己的私有知识库，并实现了对大模型的“投喂”。无论是用于工作中的知识管理，还是学习上的资料整合，这样的私有知识库都能为我们提供更加个性化、精准化的服务。所以如果遇到企业要求大家要为他们搭建、部署它们自己企业的知识库、客服、智能体、助手啥的，都是同样的做法；按照文档搭就可以啦！O(∩_∩)O

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