步驟1：配置Ollama網(wǎng)絡(luò)環(huán)境

確保Ollama監(jiān)聽外部請(qǐng)求

默認(rèn)情況下，Ollama僅監(jiān)聽 127.0.0.1:11434。需修改環(huán)境變量使其監(jiān)聽所有IP：

# 啟動(dòng)Ollama容器時(shí)添加環(huán)境變量
docker run -d --name ollama \
  -p 11434:11434 \
  -e OLLAMA_HOST=0.0.0.0 \  # 允許外部訪問(wèn)
  ollama/ollama

驗(yàn)證Ollama服務(wù)狀態(tài)

在宿主機(jī)執(zhí)行以下命令，確認(rèn)API可訪問(wèn)：

curl http://localhost:11434

若返回 Ollama is running 則正常。

步驟2：配置MaxKB連接Ollama

啟動(dòng)MaxKB容器并加入Ollama網(wǎng)絡(luò)

使用 --network 參數(shù)讓兩個(gè)容器共享網(wǎng)絡(luò)：

docker run -d --name maxkb \
  --network container:ollama \  # 共享Ollama的網(wǎng)絡(luò)命名空間
  -p 8080:8080 \
  -v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data \
  cr2.fit2cloud.com/1panel/maxkb

或通過(guò)Docker內(nèi)部DNS通信

若未共享網(wǎng)絡(luò)，在MaxKB容器內(nèi)使用 Ollama容器名稱 作為域名：

# 啟動(dòng)MaxKB時(shí)指定Ollama容器網(wǎng)絡(luò)
docker run -d --name maxkb \
  --network my_network \  # 創(chuàng)建自定義網(wǎng)絡(luò)后加入
  -p 8080:8080 \
  -v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data \
  cr2.fit2cloud.com/1panel/maxkb

步驟3：在MaxKB中添加Ollama模型

登錄MaxKB界面

訪問(wèn) http://localhost:8080，使用初始賬號(hào) admin/maxkb@123… 登錄。

添加Ollama模型

• 模型類型：選擇 Ollama
• API域名：填寫 http://ollama:11434（若共享網(wǎng)絡(luò)）或 http://宿主機(jī)IP:11434
• 模型名稱：與 ollama list 中的模型名完全一致（如 llama3:8b）
• API Key：任意非空字符（如 dummy）

驗(yàn)證連接

點(diǎn)擊 測(cè)試連接，若顯示成功即可保存。

步驟4：創(chuàng)建知識(shí)庫(kù)并關(guān)聯(lián)模型

創(chuàng)建知識(shí)庫(kù)

上傳文檔（支持PDF/TXT/Markdown等），選擇智能分段并導(dǎo)入。

創(chuàng)建應(yīng)用

在應(yīng)用中關(guān)聯(lián)知識(shí)庫(kù)和Ollama模型，調(diào)整參數(shù)（如溫度、重復(fù)懲罰等）。

測(cè)試問(wèn)答

在應(yīng)用界面提問(wèn)，觀察是否基于知識(shí)庫(kù)生成答案。

常見問(wèn)題解決

API域名無(wú)效

• 確認(rèn)Ollama容器IP和端口可訪問(wèn)：curl http://ollama:11434
• 檢查防火墻是否開放 11434 端口。

模型無(wú)法加載

• 確保模型名稱與 ollama list 完全一致（區(qū)分大小寫）。
• 若模型未下載，在Ollama容器內(nèi)執(zhí)行 ollama pull 模型名。

跨容器網(wǎng)絡(luò)不通

創(chuàng)建自定義Docker網(wǎng)絡(luò)并加入：

docker network create my_network
docker network connect my_network ollama
docker network connect my_network maxkb

性能優(yōu)化建議

GPU加速

啟動(dòng)Ollama時(shí)添加 --gpus all 參數(shù)（需宿主機(jī)安裝NVIDIA驅(qū)動(dòng)）：

docker run -d --gpus all -p 11434:11434 ollama/ollama

模型量化

使用低精度模型（如 llama3:8b-q4_K_M）減少資源占用：

ollama pull llama3:8b-q4_K_M

通過(guò)以上步驟，即可在Docker環(huán)境中實(shí)現(xiàn)MaxKB與Ollama的集成。若需進(jìn)一步優(yōu)化響應(yīng)速度，可考慮部署更高性能的模型或升級(jí)硬件配置。

總結(jié)

以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。

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