首先基于 GPU 服务器承载 DeepSeek-R1 大模型，其次基于 1Panel 新一代的 Linux 开源运维管理面板完成 MaxKB 和 Ollama 的安装运维管理，最后通过 Ollama 安装管理 DeepSeek-R1 模型，最后再通过 MaxKB 完成本地知识库的搭建，让企业快速构建本地 AI 知识库。
- 检索（Retrieval）：在这个阶段，模型会从预先构建的大规模数据集中检索出与当前任务最相关的信息。这些数据集可以是文档、网页、知识库等。
- 生成（Generation）：在检索到相关信息后，模型会使用这些信息来生成答案或完成特定的语言任务。这个阶段通常涉及到序列生成技术，如基于 Transformer 的模型。
- 创建索引：将输入的文档切割成不同的数据块，进行向量化处理后，存储到向量数据库，并创建索引。
- 向量检索：将用户的提问信息向量化，再到向量数据库进行搜索，根据向量相似度的算法，寻找相关性最强的文档片段。
1.3.2 Ollama：LLM（大型语言模型）服务管理工具
1.3.3 MaxKB：基于大语言模型和 RAG 的开源知识库问答系统
为方便 1Panel 安装其它开源工具时，能快速下载 Docker 镜像，这里需要配置 Docker 镜像加速器。/etc/docker/daemon.json 配置文件内容如下：
GPT plus 代充 只需 145
如果是其它操作系统，也可以参考以上步骤来安装 NVIDIA Container Toolkit。
登录 1Panel 页面，在“应用商店”，切换到“AI/大模型”，点击 Ollama 的“安装”按钮。
勾选”编辑 compose 文件”，将以下文本内容粘贴到输入框，此文件作用是，让 Ollama 容器在启动时，可以调用服务器本身的 GPU 资源。
由于 Ollama 官网的网速限制，ollama pull 执行过程中，deepseek-r1:7b 安装包下载速度会持续降低，可以通过 ctrl+c 中断命令，再次执行 ollama pull deepseek-r1:7b 命令，下载速度会慢慢恢复正常。这个操作过程可能会持续多次。
填写“基础信息”，包括“模型名称”，“模型类型”为“大语言模型”，“基础模型”为 “deepseek-r1:7b”，”API URL ”为 http://腾讯云服务器IP:11434/
点击“保存”后，页面显示 MaxKB 服务已正常对接 deepseek-r1:7b 本地大模型。
2.6.1 简单应用发布
点击“选择文件”，选中本地某高校教务管理规定的 WORD 文件，点击“下一步”。
分段规则默认使用“智能分段”，点击“开始导入”。
当“文件状态”显示“成功”时，说明本地文档已正常导入到 MaxKB 知识库。
开始手动创建简单应用，在 MaxKB “应用”菜单，点击“创建应用”。
输入“应用名称”，“应用描述”，选择“应用类型”为“简单配置”，点击“创建”。
设置“AI 模型”为 MaxKB 刚才对接的 deepseek-r1:7b 本地大模型，填写“系统角色”。
添加刚才创建的“高校教务管理”知识库，填写“开场白”，打开“输出思考”，点击右上角的“保存并发布”。
在 MaxKB “应用”菜单的概览页面，点击“演示”，可以测试 MaxKB 创建的智能对话应用。
在对话应用的输入框，填写提问信息后，可以看到应用回复的内容是比较准确的。
2.6.2 高级编排应用发布
输入“知识库名称”，“知识库描述”，选择“向量模型”，知识库类型选择“通用型”，点击“创建”。
当“文件状态”显示“成功”时，说明本地文档已正常导入到 MaxKB 知识库。
开始创建高级编排应用，在 MaxKB “应用”菜单，点击“导入应用”，选中本地 mk 文件，点击“确认”。
mk 文件导入成功后，点击“设置”按钮，进入高级编排应用的工作流编辑页面。
在工作流编辑页面，修改“问题翻译节点”的“AI 大模型”为本地部署的 DeepSeek-R1:7B ，“选择知识库”为刚才创建的 JumpServer 运维手册的知识库。
“中文-英文翻译节点”的“AI 大模型”修改为本地部署的 DeepSeek-R1:7B，打开“输出思考”的开关，先点击右上角的“保存”，再点击“发布”。
在 MaxKB “应用”菜单的概览页面，点击“演示”，可以测试 MaxKB 创建的高级编排应用。
在对话应用的输入框，填写提问信息后，可以看到应用回复的内容是比较准确的，并且可以看到DeepSeek-R1:7B 大模型的思考过程。
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光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。
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