Docker部署MaxKB 知识库(提高问答命中率)

2024-06-15 21:12

本文主要是介绍Docker部署MaxKB 知识库(提高问答命中率),希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

前言

上一篇文章简单的介绍了下MaxKB,这一篇文章就讲如何部署MaxKB。
MaxKB实现逻辑也比较简单,如下图。
在这里插入图片描述

安装

修改Docker镜像源

由于不可抗力,部分源已经无法使用,需要修改以下的源地址来拉取镜像。如果是linux,则修改docker本地的daemon.json:
添加以下内容

    "registry-mirrors": ["https://docker.m.daocloud.io","https://ccr.ccs.tencentyun.com","https://dockerproxy.com","https://mirror.ccs.tencentyun.com"]

如果是windows,则使用打开Docker Desktop 点击设置,修改docker engine 里的配置信息,添加上述内容,重启即可
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启动Docker

在本地创建maxkb目录,用于数据持久化,启动docker

docker run -d --name=maxkb -p 8080:8080 -v F:\\maxkb\\:/var/lib/postgresql/data 1panel/maxkb

启动后输入:http://10.11.24.27:8080/ui/login
默认账号是admin,密码是MaxKB@123…
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登录后
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添加本地模型

添加Ollma模型(Ollma 部署请参考其他教程)
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key可以随便写,Ollama 默认端口为11434
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添加模型成功
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创建知识库

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成功导入后:
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在绑定应用之前,先进行命中测试
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重算了好几次向量,最终还是能答出来一点。

创建应用

创建应用关联知识库
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创建应用成功
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知识库分享

点击演示
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经过多轮的尝试,终于可以正确回答问题。
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知识库分段优化

如果知识库文本比较多的时候,导入的时候建议选择高级进行分段。
部分本文内容:


问题:午餐时间是什么时候?
回答:午餐时间为每天12:00PM至1:00PM。问题:打印机报错怎么处理?
回答:打印机报错请联系IT部门进行维修处理。

在这里插入图片描述
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选择高级分段后,回答问题命中率比较高了点。

总结

整体来说,MaxKB虽然部署简单,但是知识库处理能力还是太弱了,Embeding模型不能自定义,而且消耗token比较大,只能适用本地大模型。
如果使用智能分段处理问题,命中率低,使用高级分段就比较准点,适用于比较规范的问题模板,当然对于大文本来说,手动处理分段就非常麻烦了。
对于开发者来说,好处在于前端使用Vue,后端是Django,非常适合二次开发,可以持续关注。

这篇关于Docker部署MaxKB 知识库(提高问答命中率)的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1064588

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