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浅聊一下搭建企业私有知识库的可行方案

发布日期：2025-05-23 06:13:11 浏览次数： 1541 作者：学着码代码

背景

今天突然发现，我们团队负责的一个科创比赛类的项目里，有一个对外宣传的官方网站，这里面有许多涉及到比赛规则，比赛内容，等赛制，规则类的条款文件。说实话，内容很多，很繁杂，对初次准备报名参加的考生来说，很可能会容易出现“找不着北”的心智负担，只能求助于有经验的一些机构，学校等等，搞不好还涉及到一些费用。而参加比赛本身却是不收费的，只是由于信息不对称，却导致出现部分家长花钱报名的情况。。。那有没有办法解决，或者说缓解这种现象呢？

说起来，AI发展到今天，相对成熟的一条落地路线就是RAG（检索增强），实际上我们可以利用相关的技术，搭建一个私有知识库，将所有的赛制，规则等等上传到我们私有的知识库里，让大模型来分析，整理，最后给用户一个清晰，可靠的结果。

实现方案

一体化（几乎）的解决方案--MaxKB

在RAG层面，我个人曾在以前的博客里，介绍过MaxKB，我自己也实际体验过他们的产品。个人认为，大多数中，小企业的系统，想要快速搭建私有知识库，集成RAG，MaxKB可以说是非常好的一个实现方案。产品文档丰富，成功案例多，（几乎）无代码，也不需要很多专业知识，就可以快速搭建一套高可用的RAG解决方案。

本地部署

这里我主要聊一下本地部署MaxKb的RAG产品，开箱即用，非常方便。

官网提供了，离线，在线，阿里云，腾讯云，1panel，命令行这几种安装方式，我这里条件有限，就演示下在本地使用docker在线部署的方式。

首先根据文档确认下自己的机器是否满足安装条件，确认完成后，就可以拉取镜像安装了。

docker run -d --name=maxkb --restart=always -p 8080:8080 -v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data -v ~/.python-packages:/opt/maxkb/app/sandbox/python-packages registry.fit2cloud.com/maxkb/maxkb

安装好后的效果如下

容器启动后，监听8080端口，可以直接在浏览器访问，之后使用默认的账号密码，就可以登录进来了。

实际上官方的文档也十分清楚，还是推荐看文档。

创建应用

后续的流程，实际上和AnythingLLM的逻辑差不多，也是先创建应用，然后绑定AI模型，MaxKb作为国产软件，对国产模型的支持度好很多。

而且，也支持本地模型。

这里，我绑定一个kimi的模型，其他道理一样，都是需要自己有一个APIkey。

其他参数可以先不管，去配置下知识库

配置知识库

配置知识库目的就是做检索增强（RAG），软件界面提供的操作流程也非常清晰方便，傻瓜式的按引导操作即可。

创建

上传本地文档

分段

训练

训练完成

关联知识库

回到刚才创建的应用上，如果刚才没有关联知识库的话，现在可以关联一下

测试

绑定完以后，可以在旁边的调试窗口，测试一下效果

可以看到，它的回答正式根据知识库里的内容输出的。

保存发布

测试没问题以后，就可以发布应用了，注意，这个应用是我们自己训练的应用哟，虽然它的底座还是公有模型，但已经可以使用我们本地的私有数据了，而且，没有隐私安全问题。

发布之后，可以到概览界面，使用MaxKb为我们创建的url，这个就可以放到私有业务的系统里使用了。

嵌入第三方

它这里还提供了一个非常好的功能，叫做“嵌入第三方”，当我们把模型配置好以后，可以点击这个“嵌入第三方”按钮，复制他为我们生成的代码到我们已有的其他系统里，就可以很方便的使用这个私有模型了。

我随便找了个页面，放上他为我们生成的代码，效果如下，丝滑流畅~

总结

上面这一顿操作完成以后，基本就完成了一个简单的节点部署，后续如果对并发能力有更高的要求，就按照容器扩容的思路，增加节点数量就可以了，我们传统的运维人员就可以解决。

注意，这里案例部署的内容我有偷懒，基本还是借鉴的我之前【博客】已经写过的内容，但好在流程完整，这里就偷个懒吧~

半自动的解决方案--AnythingLLM

其实，AnytingLLM的方案，和MaxKB的思路大差不差，不同点是，AnythingLLM提供了一套对开发者有好的API接口，这个，不论是你用客户端的方式，还是用Docker镜像的方式，都可以使用，本地开发，我们就用客户端就可以。

那这种方案，就适合那种有一定研发能力的团队，想要按照自己的思路，开发RAG的交互逻辑，毕竟MaxKB封装的太好了，虽然也提供了自定义的能力，但比起直接集成API来说，DIY的开放程度还是差一些。

本地安装

这里，我还是使用desktop的安装方式，这种方式更适合开发环境，上手更快，实际如果要用到生产环境的话，最好是参照官网用docker的方式部署，这里就不再赘述，给出地址：https://docs.anythingllm.com/installation-docker/local-docker

配置模型

按照引导，进入软件界面后，可以配置模型，可选的模型厂家包括，OpenAI，xAI，Azure，DeepSeek等，还可以使用本地部署的模型，这里我用的就是私有部署的qwen3，14b尺寸的量化模型，如果你有其他厂家的key，选其他的也没问题。

选好之后，复制自己的APIKey到软件即可

创建工作区

工作区的概念每个人理解都不一样，我理解就是方便整理的，你可以把你的工作方向划分一下，创建不同的工作区，这样更加清晰。

非开发人员不了解的话，随便起个名字就好。

投喂训练

到此，基本的配置工作就完成了，我们可以上传本地的一些文档，图片等等，然后训练。

比如我这里问他一个比赛项目的赛制问题。我在投喂之前，它的回答是这样的。

然后我把一些赛制的规则文档投喂给他，启动训练。

训练结束后再次问同样的问题，他给我的回答就是基于该文档的内容了。

当然，光在客户端问还不够，接下来，要把它的能力集成到业务系统里去

开启host

进入到AnythingLLM的设置界面，打开“管理员”/“系统”选项卡，将“Enable network discovery”开关打开即可。

然后，就可以进入到“工具”/“API 密钥”选项卡，生成API密钥了。

注意，上面的swagger文档，不能浏览器看到的哟，就算打开了网络发现，也不能，只能再客户端看到，方便我们做对接开发，也确保了信息安全。另外，生产环境使用的时候，要确保做好了安全措施，具体可以参考官网提供的最佳实践，这不是本篇讨论的重点，不再赘述。

写几行代码

准备工作，做好后，我们随便写几行Http请求代码（如下）

var client = new HttpClient();
var request = new HttpRequestMessage(HttpMethod.Post, "http://localhost:3001/api/v1/openai/chat/completions");
request.Headers.Add("stream", "true");
request.Headers.Add("Authorization", "「不让看」");
var content = new StringContent("{\r\n    \"messages\": [\r\n        {\r\n            \"content\": \"你是个赛制解答小能手，专门解答选手对赛制的困惑并给出一定的参赛建议。注意以下回复内容尽量控制在500字以内，如非必要，不要超过1000字，也不要回答任何涉及政治敏感，隐私安全方面的问题\",\r\n            \"role\": \"system\"\r\n        },\r\n        {\r\n            \"content\": \"航天创新大赛现在都有哪些比赛规则\",\r\n            \"role\": \"user\"\r\n        }\r\n    ],\r\n    \"model\": \"localmodel\",\r\n    \"frequency_penalty\": 0,\r\n    \"max_tokens\": 2048,\r\n    \"presence_penalty\": 0,\r\n    \"stream\": true,\r\n    \"temperature\": 1.0,\r\n    \"top_p\": 1.0,\r\n    \"tool_choice\": \"none\",\r\n    \"logprobs\": false\r\n}", null, "application/json");
request.Content = content;
var response = await client.SendAsync(request);
response.EnsureSuccessStatusCode();
Console.WriteLine(await response.Content.ReadAsStringAsync());