教你 1 小时搭建属于自己的 AI 知识库，Ollama + MaxKB 超详细教程略今天，我来教你用 Ollama 和

前言

我们经常为海量文档找不到关键内容而烦恼，那么可以使用AI 帮忙轻松检索个人笔记，并且还能优化我们的文章，以我们的风格生成文章。今天，我来教你用 Ollama 和 MaxKB 搭建一个属于自己的 AI 知识库，让你的知识随时为你服务. Ollama 作为轻量级模型管理平台，可以快速安装、运行多种 AI 模型，如 DeepSeek-R1、Llama3 等。本文将手把手教你如何：

✅ 安装 Ollama ✅ 运行 DeepSeek-R1 模型 ✅ 配置 ChatBox 客户端 ✅ 构建 MaxKB 知识库

🖥️ 1. 安装 Ollama：开启你的本地 AI 之旅

✅ 1.1 下载安装 Ollama

开源地址： Ollama 官方文档

下载并解压 Ollama 安装包：

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代码运行次数：0

运行

curl -L https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz -o ollama-linux-amd64.tgz
sudo tar -C /usr -xzf ollama-linux-amd64.tgz

安装成功后，/lib 和 /bin 文件夹下将生成相应的文件。

安装完成

✅ 1.2 启动 Ollama

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代码运行次数：0

运行

ollama serve

查看版本号确认安装是否成功：

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代码运行次数：0

运行

ollama -v

查看版本

⚙️ 2. 配置 Ollama 服务后台启动

✅ 2.1 创建用户和组

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运行

sudo useradd -r -s /bin/false -U -m -d /usr/share/ollama ollama
sudo usermod -a -G ollama $(whoami)

✅ 2.2 配置 Ollama 的 systemd 服务

创建 ollama.service 文件：

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运行

sudo nano /etc/systemd/system/ollama.service

添加以下配置：

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运行

[Unit]
Description=Ollama Service
After=network-online.target

[Service]
ExecStart=/usr/bin/ollama serve
User=ollama
Group=ollama
Restart=always
RestartSec=3
Environment="PATH=$PATH"
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434" # 暴露端口，方便外部访问

[Install]
WantedBy=multi-user.target

✅ 2.3 启动并设置自启

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运行

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl start ollama
sudo systemctl enable ollama

服务配置成功

🧠 3. 下载并运行 DeepSeek-R1 模型

✅ 3.1 选择合适的 DeepSeek-R1 版本

模型版本	参数量	内存占用（近似）	推理速度（参考）	适用场景
DeepSeek-R1 1.5B	1.5B	~1.2GB（FP16）	极快（低端GPU/CPU）	轻量任务、嵌入式设备、快速响应
DeepSeek-R1 7B	7B	~5GB（FP16）	快（中端GPU/CPU）	本地开发、对话机器人、文本生成
DeepSeek-R1 14B	14B	~12GB（FP16）	中等（高端GPU）	高性能需求、复杂推理、代码补全
DeepSeek-R1 32B	32B	~24GB（FP16）	较慢（需高端GPU）	专业任务、大规模数据处理、研究

模型地址： ollama.com/library/dee…

✅ 3.2 下载并运行模型

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运行

ollama run deepseek-r1:1.5b

安装完成后，可以直接开始提问！

模型运行成功

✅ 3.3 通过 API 进行测试

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代码运行次数：0

运行

curl http://192.168.235.131:11434/api/chat -d '{
  "model": "deepseek-r1:1.5b",
  "messages": [
    { "role": "user", "content": "你好" }
  ]
}'

📚 4. Ollama 常用命令汇总

📦 4.1 模型管理

命令	作用	示例
ollama pull <模型名>	下载模型	ollama pull deepseek-r1:7b
ollama list	查看已安装的模型	ollama list
ollama rm <模型名>	删除本地模型	ollama rm llama3:8b
ollama cp <源模型> <新模型>	复制模型（用于自定义）	ollama cp deepseek-r1:7b my-r1

💬 4.2 运行与交互

命令	作用	示例
ollama run <模型名>	运行模型并进入交互对话	ollama run deepseek-r1:7b
ollama run <模型名> "<提示词>"	直接执行单次推理	ollama run deepseek-r1:7b "你好！"
Ctrl+D	退出交互模式	（在交互界面按组合键）

🛠️ 4.3 自定义模型

命令	作用	示例
ollama create <模型名> -f Modelfile	基于 Modelfile 创建自定义模型	ollama create my-r1 -f ./Modelfile
ollama show <模型名> --modelfile	查看模型的 Modelfile 配置	ollama show deepseek-r1:7b --modelfile