最近在研究DeepSeek的本地化部署，之前写的一篇文章《Deepseek本地化部署及训练》，相当于是在本地化已经部署了DeepSeek，感兴趣的小伙伴可以移步去看。但是Ollama没有图形化界面，我找了一个开源项目MaxKB，是一款基于大语言模型和 RAG 的开源知识库问答系统。今天主要是记录下如何Windows系统下本地化安装部署MaxKB并配置知识库。

一、开启系统虚拟化支持

Win10/11更新到最近的版本，并且开启系统虚拟化支持，这块网上教程很多，如果没有开启，请移步搜索引擎查找相关教程。我这边就简单介绍下方法：按Ctrl+Shift+ESC打开任务管理器，切换到性能tab，然后点击CPU，可以查看到虚拟化的启用情况，如下图。

如果没有启动，需要以管理员权限打开CMD命令提示符窗口，然后输入：

dism.exe /online /enable-feature /featurename:VirtualMachinePlatform /al1

执行完后需要重启电脑。

二、安装Docker

MaxKB在Windows下，官方只给出了docker的部署方式，所以我们需要安装Docker。

下载网址https://desktop.docker.com/win/stable/Docker%20Desktop%20Installer.exe

下载完成后双击点开安装程序，打开的页面有两个选项都是默认勾选，

直接点OK按钮就进入安装了。安装好以后，点击桌面的快捷方式，弹出协议界面，点击Accept按钮即可。

弹出的界面直接跳过，稍等一会儿即运行成功。

三、部署MaxKB

以管理员身份运行CMD命令提示符界面，然后在MaxKB在线文档页面中找到如下命令

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

下载安装完成后，切回到Docker界面，点击左侧菜单Images，可以看到maxkb的镜像包，在左侧菜单Containers中，可以看到已经部署好的maxkb。

点击【Port(s)】下的链接即可访问系统。默认登录信息 用户名：admin 默认密码：MaxKB@123..

登录后主界面如下，一般流程是创建知识库，再配置本地大模型，最后创建应用，就完成本地知识库的搭建了。

现在需要注意的是，还不能急于创建知识库，不然电脑重启，搭建的知识库就丢失了。解决办法是需要删除Docker中自动部署的maxkb容器，重新创建。操作如下：

PGDATA后面的值就是数据保存路径。

弹出的选项框填写如下：

然后就等重新创建的容器启动成功即可访问maxkb页面了。

四、搭建知识库

基于上面的步骤，我们就成功部署了MaxKB，下面我们就要开始创建本地知识库，这部分相对就比较简单了，可以参考MaxKB官网文档（https://maxkb.cn/docs/quick_start/）进行查看。

点击页面上的知识库tab，点击创建知识库，会有弹窗填写创建信息。

这里可以选择通用型和web站点两种知识库类型，我们选择通用型测试，然后点击创建即可。再跳转的页面中，点击上传文档，就可以上传我们准备好的知识库文档了。

上传完文档后，点击下一步就完成了文档的上传，后续就等执行完毕即可，这些是系统后台运行，不影响我们其他操作。

目前支持的文档类型如下：

创建好知识库后，我们要配置大语言模型，具体步骤如下图所示。

配置好大语言模型后，我们就可以创建应用了，根据提示填写信息即可。

最终的效果就是，提问会根据知识库的内容进行回答

希望我的这篇文章，能够帮助小伙伴们搭建本地化的知识库，MaxKB是一个开源工具，也可以用别的替代它的功能，现在市面上的几个开源的都差不多，选择一个自己喜欢的就好。

后面我也会写一个dify的安装部署教程，希望喜欢的小伙伴们能够帮我点点赞，关注一下！