. . . . 27 5.2 docker 下载 MaxKB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 5.3 docker 配置 MaxKB . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29 5.4 打开 MaxKB 网页 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 5.5 构建第一个私人知识库 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 5.6 MaxKB 配置本地 llama3 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37 5.7 创建知识库应用 . . . . . . . . . . . . . 个人知识库， 太香了！ 5.2 docker 下载 MaxKB MaxKB 是一个在本地搭建自己本地知识库问答的系统。主要优势： 1. 开箱即用 27 2. 支持 GPT、百度千帆、Lama3，通义千问等几十种大语言模型 3. 操作界面简介，小白也能快速上手 根据教程章节本地部署 AI 后端，安装完 docker 后，执行下面命令获取到 MaxKB 的镜像到本地，如下图 30所示： Figure

类：一类是基于搜索引擎技术的改进，另一类则是基于知识图谱技术的发展。 以搜索引擎为基础的演进 2024 年有多个搜索引擎为基础的 RAG 框架发布并取得比较大的关注，包括 QAnything、 Ragflow、MaxKB 等近 20 个开源框架。这类都是比较经典的方法，以搜索引擎的向量检索和 文本检索为基础为大语言模型提供外挂的文本知识库，能够在保证垂直领域数据隐私安全的前提 下，将私域知识与大语言模型有效融合提升垂直领域的应用效率。RAG