DeepSeek+Maxkb+Ollama+Docker搭建一个AI问答系统

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前言

我觉得只要是使用Docker技术，一般来说都不难，我的思路很简单

• Deepseek只是一个模型而已
• Maxkb的作用是本地知识库以及提示词设置
• Ollama只是一个模型部署工具，可以开发Api给外部，但是安全风险有点大，不过，别把它的内网开放了就行，除非有人能从Maxkb的用户上登录并且能使用里面的python代码访问到Ollama，安全防护这一块自己去考虑就好了。
• Docker就是懂一点命令和配置就能完成所有东西部署的技术。

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一、创建同一内网的网络

创建一个docker的网络，命名为AI

创建网络：

docker network create AI

下面是删除网络并查看网络的内容

• 查看网络：

  docker network ls
  

• 删除网络：

  docker network rm AI
  

这个网络的步骤在于使Ollama服务与Maxkb的服务处于同一子网

二、拉取两个镜像

• 拉取Ollama镜像

docker run -d --gpus=all -e OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1 --restart=always --network AI -v ~/.ollama:/root/.ollama -p 11434:11434 --name ollama ollama/ollama

挂载模型的地方在WSL里的~/.ollama里

• 拉取Maxkb镜像

docker run -d --name=maxkb --network AI --restart=always -p 18080:8080 -v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data -v ~/.python-packages:/opt/maxkb/app/sandbox/python-packages 1panel/maxkb

拉取过来后
挂载的postgreSQL的数据库文件在这~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data

这样都进行了持久化以及处于同一内网，并且-e OLLAMA_KEEP_ALIVE=-1设置了Ollama的模型一旦载入进Ollama就不会释放，除非直接停止Ollama或者停止使用模型。

三、启动Ollama以及调试Maxkb

• ollama拉取deepseek

ollama pull deepseek-r1:8b

• ollama拉取nomic-embed-text

ollama pull nomic-embed-text

• 运行deepseek模型

ollama run deepseek-r1:8b

让其一直保持服务，模型一直加载在GPU

使用一下模型

4.Maxkb创建一个应用并建立知识库

用户名：admin
默认密码：MaxKB@123..

• 创建应用

• 创建应用

• 点击创建模型

• 按照这个填好

ApIkey随便填
然后其他的自己去摸索就行

5、应用效果

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总结

对于这个技术，只是一个部署的技术，其实要想做一个非常良好的问答系统，还需要从这个基础上去微调模型以及高级编排一些内容，这样的话才能应用到各个行业中去。