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步骤1：配置Ollama网络环境

1. 确保Ollama监听外部请求
   默认情况下，Ollama仅监听 127.0.0.1:11434。需修改环境变量使其监听所有IP：

   # 启动Ollama容器时添加环境变量
   docker run -d --name ollama \-p 11434:11434 \-e OLLAMA_HOST=0.0.0.0 \  # 允许外部访问ollama/ollama
   

2. 验证Ollama服务状态
   在宿主机执行以下命令，确认API可访问：

   curl http://localhost:11434
   

   若返回 Ollama is running 则正常。

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步骤2：配置MaxKB连接Ollama

1. 启动MaxKB容器并加入Ollama网络
   使用 --network 参数让两个容器共享网络：

   docker run -d --name maxkb \--network container:ollama \  # 共享Ollama的网络命名空间-p 8080:8080 \-v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data \cr2.fit2cloud.com/1panel/maxkb
   

2. 或通过Docker内部DNS通信
   若未共享网络，在MaxKB容器内使用 Ollama容器名称 作为域名：

   # 启动MaxKB时指定Ollama容器网络
   docker run -d --name maxkb \--network my_network \  # 创建自定义网络后加入-p 8080:8080 \-v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data \cr2.fit2cloud.com/1panel/maxkb
   

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步骤3：在MaxKB中添加Ollama模型

1. 登录MaxKB界面
   访问 http://localhost:8080，使用初始账号 admin/maxkb@123… 登录。

2. 添加Ollama模型

   • 模型类型：选择 Ollama
   • API域名：填写 http://ollama:11434（若共享网络）或 http://宿主机IP:11434
   • 模型名称：与 ollama list 中的模型名完全一致（如 llama3:8b）
   • API Key：任意非空字符（如 dummy）

3. 验证连接
   点击 测试连接，若显示成功即可保存。

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步骤4：创建知识库并关联模型

1. 创建知识库
   上传文档（支持PDF/TXT/Markdown等），选择智能分段并导入。

2. 创建应用
   在应用中关联知识库和Ollama模型，调整参数（如温度、重复惩罚等）。

3. 测试问答
   在应用界面提问，观察是否基于知识库生成答案。

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常见问题解决

• API域名无效

  • 确认Ollama容器IP和端口可访问：curl http://ollama:11434
  • 检查防火墙是否开放 11434 端口。

• 模型无法加载

  • 确保模型名称与 ollama list 完全一致（区分大小写）。
  • 若模型未下载，在Ollama容器内执行 ollama pull 模型名。

• 跨容器网络不通
  创建自定义Docker网络并加入：

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

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性能优化建议

1. GPU加速
   启动Ollama时添加 --gpus all 参数（需宿主机安装NVIDIA驱动）：

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

2. 模型量化
   使用低精度模型（如 llama3:8b-q4_K_M）减少资源占用：

   ollama pull llama3:8b-q4_K_M
   

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通过以上步骤，即可在Docker环境中实现MaxKB与Ollama的集成。若需进一步优化响应速度，可考虑部署更高性能的模型或升级硬件配置。