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【Zabbix+DP-第二篇】基于Deepseek构建Zabbix官方文档的知识库问答系统

程哲
发布于 2025-02-26 / 144 阅读
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【Zabbix+DP-第二篇】基于Deepseek构建Zabbix官方文档的知识库问答系统

#zabbix

【导读】本文介绍了如何通过开源工具构建基于Zabbix官方文档的知识库问答系统并嵌入至Zabbix前端，详细阐述了系统环境搭建与基础安装过程。

【作者】程哲 Zabbix开源社区代表 2024Zabbix中国峰会演讲嘉宾 Zabbix7.0中文手册译者

目录

1 介绍

2 硬件需求

3 安装部署

4 配置Maxkb

5 嵌入至Zabbix前端

6 效果展示

7 Q&A

1 介绍

1.1 背景

构建基于Zabbix官方文档的知识库问答系统，利用语言模型和检索增强生成技术，可以理解用户提问并检索相关信息给出准确答案，提高用户检索手册效率和使用体验。

1.2 系统特点

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

1.3 系统架构

2 硬件需求

名称

CPU/内存/GPU/硬盘

用途

Server-01

4核心/16G/无需/500G硬盘

部署Zabbix7.0

Server-02

8核心/32G/无需/500G硬盘

部署Maxkb，通过API调用公有大模型参考

Server-02

8核心/DeepSeek-r1:7b建议16GB，DeepSeek-r1:14b至少64GB/具有至少8GB VRAM的GPU，最好是支持CUDA的NVIDIA GPU/500G硬盘

部署Maxkb，私有化部署大模型参考

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。

3 安装部署

3.1 在Server1上部署Zabbix7.0

本次Zabbix部署环境选用CentOS Stream 9+mysql

3.1.1 安装相关软件

rpm -Uvh https://repo.zabbix.com/zabbix/7.0/centos/9/x86_64/zabbix-release-7.0-5.el9.noarch.rpm
dnf install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql zabbix-nginx-conf zabbix-sql-scripts zabbix-selinux-policy zabbix-agent
dnf install mysql-server
systemctl start mysqld && systemctl enable mysqld

3.1.2 登录 MySQL 创建用户和库

mysql
mysql> create database zabbix character set utf8mb4 collate utf8mb4_bin;
mysql> create user zabbix@localhost identified by 'Zabbix@2024#';
mysql> grant all privileges on zabbix.* to zabbix@localhost;
mysql> set global log_bin_trust_function_creators = 1;
mysql> quit;

3.1.3 导入数据库，修改配置文件

zcat /usr/share/zabbix-sql-scripts/mysql/server.sql.gz | mysql --default-character-set=utf8mb4 -uzabbix -p zabbix
vi  /etc/zabbix/zabbix_server.conf
  DBPassword=Zabbix@2024#
  CacheSize=128M
  vi /etc/nginx/nginx.conf         # 80 改为 8080
        listen       8080;
        listen       [::]:8080;
		
vi /etc/nginx/conf.d/zabbix.conf       # 取消注释下面2行
        listen          80;
        server_name     example.com;
		
systemctl restart zabbix-server zabbix-agent nginx php-fpm
systemctl enable zabbix-server zabbix-agent nginx php-fpm

3.2 在Server2上安装Maxkb

部署环境选用CentOS系统，安装Maxkb前请提前安装好Docker，一键安装Maxkb命令如下：

docker run -d --name=maxkb -p 8080:8080 -v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data -v ~/.python-packages:/opt/maxkb/app/sandbox/python-packages cr2.fit2cloud.com/1panel/maxkb

3.3 申请deepseek大模型API授权（选做，硬件配置不足时推荐）

官方API申请地址：https://platform.deepseek.com/sign_in

建议选择DeepSeek官方API，不仅能享受稳定可靠的服务，成本方面每百万 tokens 仅需 8 元，实际测试调用30次API，仅耗费20000 Tokens，约0.1元， 性价比极高。

3.4 在Server2上安装Ollama（选做，本地部署大模型参考）

① 下载Ollama：

mkdir /home/ollama && cd /home/ollama
wget https://github.moeyy.xyz/https://github.com/ollama/ollama/releases/download/v0.3.11/ollama-linux-amd64.tgz

② 下载安装脚本：

 wget https://ollama.com/install.sh

③ 编辑官方安装脚本，将脚本中下载源替换为已经从Github中下载到本地的安装文件

 vi install.sh

④ 请将脚本71-94行替换为如下内容

status "Installing ollama to $OLLAMA_INSTALL_DIR"
$SUDO install -o0 -g0 -m755 -d $BINDIR
$SUDO install -o0 -g0 -m755 -d "$OLLAMA_INSTALL_DIR"
if [ -f "/home/ollama/ollama-linux-amd64.tgz" ]; then
    status "Using locally downloaded Linux ${ARCH} bundle"
    $SUDO tar -xzf /home/ollama/ollama-linux-amd64.tgz -C "$OLLAMA_INSTALL_DIR"
    BUNDLE=1
    if [ "$OLLAMA_INSTALL_DIR/bin/ollama"!= "$BINDIR/ollama" ]; then
        status "Making ollama accessible in the PATH in $BINDIR"
        $SUDO ln -sf "$OLLAMA_INSTALL_DIR/ollama" "$BINDIR/ollama"
    fi
else
    status "Downloading Linux ${ARCH} CLI"
    curl --fail --show-error --location --progress-bar -o "$TEMP_DIR/ollama" "https://ollama.com/download/ollama-linux-${ARCH}${VER_PARAM}"
    $SUDO install -o0 -g0 -m755 $TEMP_DIR/ollama $OLLAMA_INSTALL_DIR/ollama
    BUNDLE=0
    if [ "$OLLAMA_INSTALL_DIR/ollama"!= "$BINDIR/ollama" ]; then
        status "Making ollama accessible in the PATH in $BINDIR"
        $SUDO ln -sf "$OLLAMA_INSTALL_DIR/ollama" "$BINDIR/ollama"
    fi
fi

⑤ 执行安装脚本即可

 chmod +x install.sh && sh install.sh

注：本次下载ollama模型使用了GitHub 文件加速下载，也可直接从ollama官网下载安装，命令为：

curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh

⑥ 修改Ollama配置文件

vi /etc/systemd/system/ollama.service

在[Service]下面加上：

Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0:11434"

⑦ 重启ollama

systemctl daemon-reload && systemctl restart ollama

⑧ 下载并运行deepseek-r1:7b

ollama run deepseek-r1:7b

4 配置Maxkb

通过浏览器访问 MaxKB：

http://目标服务器 IP 地址:8080

默认登录信息
用户名：admin
默认密码：MaxKB@123..

4.1 配置模型（公有大模型API）

进入系统管理-模型设置-添加模型列表中，列出了所有可调用模型，选择添加deepseek模型，模型名称填写deepseek-api，模型类型选择大语言模型，基础模型选择“deepseek-chat”，最后将申请到的API Key填入即可。

4.2 配置模型（私有部署大模型）

进入系统管理-模型设置-添加模型列表中，列出了所有可调用模型，选择添加Ollama模型，名称填写deepseek-api，模型类型选择大语言模型，基础模型手动输入“deepseek-r1:7b”，API域名填写部署ollama的服务器私网ip+11434端口好，API Key未设置的话可随意输入任意字符，点击确定即可。

4.3 新建知识库并配置

选择知识库-创建知识库，有两种类型可选，通用型可上传或手动录入文档，Web站点可以直接同步网站文本数据，本次上传本地Zabbix-7.0手册pdf文档，上传完后会自动进行索引并进行向量化处理，等待索引完成即可。

4.4 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，选择简单配置即可，如需自定义工作流也可进行高级编排，本文不再展开讨论。

在设置中根据实际情况修改AI模型及自定义开场白，并关联已上传的知识库，可在参数设置中对检索模式和召回分段进行设置，测试并调整至合适效果即可。

5 嵌入至Zabbix前端

在Maxkb中找到应用-Zabbix知识库小助手-概览-嵌入第三方

找到浮窗模式，复制所有代码，编辑Zabbix前端文件

vi /usr/share/zabbix/include/page_footer.php +62

在第62行加入

echo ' *******（此处为maxkb中复制的代码）';

vi /usr/share/zabbix/app/views/layout.htmlpage.php +96

在第96行加入

echo ' *******（此处为maxkb中复制的代码）';

最后重启zabbix即可

systemctl restart zabbix-server

6 效果展示

7 Q&A

7.1 常见使用场景

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。

7.2 如何增强回答的准确性

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。

云迁移调研参考

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