① 基于开源技术，⽀持容器化部署，简单上⼿

② ⾼效的知识整合与检索

③ ⽀持私有化部署，数据可以完全在内⽹处理，安全可靠

CPU/内存/GPU/硬盘：4核⼼/16G/⽆需/500G硬盘，用途：部署Zabbix7.0

CPU/内存/GPU/硬盘：8核⼼/32G/⽆需/500G硬盘，用途：部署Maxkb ，通过API调⽤公有⼤模型参考。

Server-02 的硬件有两种选择⽅案。 当私有化部署⼤模型时硬件需求⽆法得到满⾜时，建议通过 API 调 ⽤公有⼤模型，否则可能会造成使⽤感知下降，进⽽带来不佳的体验。

国内主流⼤模型均可，如阿⾥通义千问，讯飞星⽕ ，腾讯混元等，⾸次使⽤可申请免费tokens ，具体申 请⽅式详⻅各⼚家官⽹ ， 申请后请妥善保存接⼝认证信息。

配置模型（公有⼤模型API）

进⼊系统管理-模型设置中，列表中列出了所有调⽤模型，选择已申请到的⼤模型API Key ，将授权填⼊ 即可。

 配置模型（私有部署⼤模型）

进⼊系统管理-模型设置中，列表中列出了所有可调⽤模型，选择Ollama

API域名请填写私⽹地址+端⼝号，API Key未设置的话可随意输⼊任意字符， 随后会进⼊下载阶段，等待 下载完成。

 新建应⽤并配置

选择应⽤-创建应⽤ ，输⼊⾃定义名称及描述，选择简单应⽤即可。

在第62⾏加⼊

echo ' *******（此处为maxkb中复制的代码） ';

在第96⾏加⼊

echo ' *******（此处为maxkb中复制的代码） ';

① 可以将以往运维⼯程师的故障处理⼼得进⾏提炼，形成已知故障案例库并导⼊知识库。 当相似问题重 现时，能够快速检索到相关分析路径与恢复步骤，缩减故障排查时间。

② 如果可联⽹ ，也可以直接在Zabbix前端通过调⽤公有⼤模型提供检索服务，⽅便对检索互联⽹信息。

① 知识⽂档优化，进⾏⽂本规范化处理，去除特殊字符、不相关及冗余信息，合理分段，提升⽂档可读 性。

② 向量检索优化， ⾃定义 embedding 模型，结合知识库数据量设置不同搜索模式，调整相似度值与 TOP 分段，精准定位所需内容。

③ 提示词优化，依据问答场景设置特定提示词，引导模型适应各种应⽤场景，提供贴⼼服务。

④ 模型层⾯优化，接⼊参数更多、性能更强且数据不断更新的模型，或按需接⼊⽤户⾃⾏微调的模型， 满⾜个性化需求。