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：

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。

• 一键部署ChatWiki社区版
• 如何配置模型供应商及支持的模型
• 本地模型部署
• 如何配置对外服务和接收推送的域名
• 免Docker部署ChatWiki
• 如何获取大模型ApiKey

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