开源大模型RAG企业本地知识库问答机器人-ChatWiki

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:

复制代码
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

复制代码
git clone https://github.com/zhimaAi/chatwiki.git

(2).使用Docker Compose构建并启动项目

复制代码
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


技术架构


技术栈


  • 前端:vue.js

  • 后端:golang +python

  • 数据库:PostgreSQL16+pgvector+zhparser

  • 缓存:redis5.0

  • web服务:nginx

  • 异步队列:nsq

  • 进程管理:supervisor

  • 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。

开源地址 GitHub - zhimaAi/chatwiki: chatwiki

相关推荐
数据智能老司机14 小时前
使用 Python 入门 Model Context Protocol(MCP)——构建客户端
llm·agent·mcp
数据智能老司机14 小时前
使用 Python 入门 Model Context Protocol(MCP)——构建 SSE 服务器
llm·agent·mcp
Baihai_IDP14 小时前
探讨超长上下文推理的潜力
人工智能·面试·llm
DO_Community14 小时前
裸金属 vs. 虚拟化 GPU 服务器:AI 训练与推理应该怎么选
运维·服务器·人工智能·llm·大语言模型
喜欢吃豆16 小时前
掌握本地化大语言模型部署:llama.cpp 工作流与 GGUF 转换内核全面技术指南
人工智能·语言模型·架构·大模型·llama·llama.cpp·gguf
少林码僧16 小时前
1.1 大语言模型调用方式与函数调用(Function Calling):从基础到实战
人工智能·ai·语言模型·自然语言处理·llm·1024程序员节
陈果然DeepVersion1 天前
Java大厂面试真题:Spring Boot+Kafka+AI智能客服场景全流程解析(五)
java·spring boot·kafka·向量数据库·大厂面试·rag·ai智能客服
杨成功1 天前
大语言模型(LLM)学习笔记
人工智能·llm
亚里随笔1 天前
AsyPPO_ 轻量级mini-critics如何提升大语言模型推理能力
人工智能·语言模型·自然语言处理·llm·agentic