前言
随着人工智能技术的快速发展-大型语言模型（LLM），如 OpenAI 的 GPT 系列，已成为众多企业和个人关注的焦点，而 Ollama 作为一款开源的大型语言模型服务工具，正逐渐受到开发者和研究人员的关注，本文将探讨基于 MaxKB+Ollama +Llama3 如何快速零成本构建本地私有化 AI 知识库！
安装 Ollama
下载&安装 Ollama 对应版本，根据操作系统任选其一即可。
运行 Llama3
输入命令，运行：To run and chat with Llama3.
ollama run llama3
安装 MaxKB
MaxKB 是一款基于 LLM（Large Language Model）大语言模型-知识库问答系统(Max Knowledge Base)
docker run -d --name=maxkb -p 8080:8080 -v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data 1panel/maxkb
我们可以查看其镜像相关信息，
http://127.0.0.1:8080/ui/login#/
初始账号: admin初始密码: MaxKB@123..
登录成功之后，更新密码：
然后，在左侧导航菜单栏，打开系统设置，进入模型设置，添加我们前面下载好的 Ollama+Llama3：
模型设置，可根据实际场景需要添加：
当模型配置完成后，则构建我们的专属知识库：
这里，我们可以设置知识内容分段的类型：
接下来，我们就可以根据译点架构专属知识库，构建我们的译点 AI 智能小助手。
当然，也需要持续关注应用的运行情况，并根据用户反馈和市场需求进行迭代和更新，这包括优化用户体验、增加新功能，安全隐私等。由于时间等问题，后续会抽空专门整理一些智能 AI 助手回答效果及调优的文章（根据后台童鞋粉丝的需求呼吁度）><
