ChatWiki
ChatWiki是一款开源的知识库 AI 问答系统。系统基于大语言模型(LLM )和检索增强生成(RAG)技术构建,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力,可以帮助企业快速搭建自己的知识库 AI 问答系统。 开源地址 GitHub - zhimaAi/chatwiki: chatwiki
能力
1、专属 AI 问答系统
通过导入企业已有知识构建知识库,让 AI 机器人使用关联的知识库回答问题,快速构建企业专属 AI 问答系统。
2、一键接入模型
ChatWiki已支持全球20多种主流模型,只需要简单配置模型API key等信息即可成功接入模型。
3、数据自动预处理
提供自动分段、QA分段、手动输入和 CSV 等多种方式导入数据,ChatWiki自动对导入的文本数据进行预处理、向量化或 QA 分割。
4、简单易用的使用方式
ChatWiki采用直观的可视化界面设计,通过简洁易懂的操作步骤,可以轻松完成 AI 问答机器人和知识库的创建。
5、适配不同业务场景
ChatWiki为 AI 问答机器人提供了不同的使用渠道,支持H5链接、嵌入网站、绑定到微信公众号或小程序、桌面客户端等,可以满足企业不同业务场景使用需求。
开始使用
准备工作
再安装ChatWiki之前,您需要准备一台具有联网功能的linux服务器,并确保服务器满足最低系统要求
- Cpu:最低需要2 Core
- RAM:最低需要4GB
开始安装
ChatWiki社区版基于Docker部署,请先确保服务器已经安装好Docker。如果没有安装,可以通过以下命令安装:
sudo curl -sSL https://get.docker.com/ | CHANNEL=stable sh
安装好Docker后,逐步执行一下步骤安装ChatWiki社区版
(1).克隆或下载chatwiki项目代码
git clone https://github.com/zhimaAi/chatwiki.git
(2).使用Docker Compose构建并启动项目
cd chatwiki/docker
docker compose up -d
部署手册
在安装和部署中有任何问题或者建议,可以联系我们获取帮助,也可以参考下面的文档。
界面
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/6abb97e8cbfd28711b0710c678a5c274.jpeg)
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/5da9f9058b80505cab2cc70485e65f48.jpeg)
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/f2ee7a271374b453243a477ded8680d3.jpeg)
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![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/ab11cc66f44a428fc6b3f678a5cefc28.jpeg)
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/7aa32309c4df9b65c81fc00c860a9b4e.jpeg)
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/4777941bb76f64259bf1ecf288345efd.jpeg)
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1d0d987b28f8f033563324c2954373ac.jpeg)
技术架构
![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/2a2a26cfae90d7d55949f67fff14a65d.png)
技术栈
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前端:vue.js
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后端:golang +python
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数据库:PostgreSQL16+pgvector+zhparser
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缓存:redis5.0
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web服务:nginx
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异步队列:nsq
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进程管理:supervisor
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模型:支持OpenAI、Google Gemini、Claude3、通义千文、文心一言、讯飞星火、百川、腾讯混元等模型。