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ChatWiki

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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。

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


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技术架构


Architecture diagram

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。

联系我们


欢迎联系我们获取帮助,或者提供建议帮助我们改善ChatWiki。您可以通过以下方式联系我们:

  • 微信: 使用微信扫码加入ChatWiki技术交流群

  • 邮箱: 您可以发送邮件到jarvis@2bai.com.cn联系我们。

协议


本仓库遵循ChatWiki Open Source License 开源协议。ChatWiki Open Source License基于Apache License 2.0协议,但是有一些额外的限制,包括:

1、允许作为后台服务商用,但是不可用于多租户SAAS模式。

2、除非您获取特定的商业许可,否则任何形式的商用服务均不可移除ChatWiki页面上的版权信息和ChatWiki logo。

完整协议请查看ChatWiki Open Source License ,需要获取额外的商业许可请联系我们