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
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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。
开源地址 GitHub - zhimaAi/chatwiki: chatwiki