ChatWiki是一款国产开源的知识库 AI 问答系统。系统基于大语言模型（LLM ）和检索增强生成（RAG）和GraphRAG知识图谱构建，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。

一、企业私有知识库

企业知识场景全覆盖，比如教育、金融、法律、医疗健康、政务部门等行业上传企业私有文档，由ChatWiki负责对文档进行分段清洗，由DeepSeek等AI大模型负责根据知识库已有内容快速给出精准回答。

目前支持DeepSeek R1、doubao pro、qwen max、Openai、Claude 等全球20多种主流模型。

比如单独问DeepSeek“xx乡村规划许可证怎么办理？”，DeepSeek回答可能会有会有“幻觉”风险，而通过在ChatWiki学习特定领域的知识，就能给出准确的答案。

二、支持接入DeepSeek

ChatWiki支持接入**DeepSeek R1、DeepSeek V3、**doubao pro、qwen max、Openai、Claude 等全球20多种主流模型。只需要简单的配置API Key，即可接入DeepSeek。

三、支持接入微信生态

• 通过API接口可无缝接入公众号、微信客服，打造专属人工AI智能助聊天机器人；
• 还支持嵌入网站、桌面客户端、WebApp、微信小程序、抖音企业号、快手号、视频号及API调用等，全面覆盖企业多终端业务场景需求。
• 支持实时查看用户与AI机器人的对话内容；
• 人机协同，支持关键词转人工客服。

ChatWiki接入微信客服演示

四、GraphRAG知识图谱构建

ChatWiki在向量检索、全文检索、混合检索的基础上，支持知识图谱检索。

与传统的RAG系统相比，GraphRAG能够更有效地处理复杂的查询， 提供更准确和相关的回答，特别适用于涉及大量实体和关系的数据集。

简单来说，GraphRAG = 知识图谱 + 检索增强生成RAG。

五、更多功能特点

①可设置对外文档

支持将知识库内容快速发布为可公开访问的文档站点，提供SEO优化、多访问统计等功能，轻松打造品牌化客户支持门户。

②多种格式文档导入

支持导入OFD、Word、Excel、PPT、PDF、markdown等多种格式的文档。

③支持搭建AI工作流

在ChatWiki里可以通过拖拽节点迅速搭建工作流。比如自由选择AI对话、问题分类、知识库、Http请求、判断分支等多种原子能力，通过可视化拖拉拽的方式编排组合，快速搭建出业务流程。

④与第三方业务数据打通

可无缝嵌入业务系统，实时整合第三方数据源（如销售、库存、物流数据），打破数据孤岛，显著缩短人工处理时间。

⑤权限分级设置支持

提供企业级多级权限控制，支持角色分配（管理员/编辑员/只读成员），满足敏感数据管控与团队协作需求。

⑥大模型语义分段

RAG分段决定了AI回答的准确性，十分重要，ChatWiki不仅支持普通分段，还支持大模型语义分段，通过语句向量相似度进行分段，防止段间关键语义信息的丢失。

⑦支持下载桌面端

本地部署版本支持桌面客户端，下载即用。

六、6大独特优势

七、支持多种部署

ChatWiki支持多种部署方式：

• docker部署；
• 离线docker部署；
• 免docker部署，完全本地部署，源码安装。

docker部署安装流程如下：

(1)安装docker(已经安装的跳过此步骤)

sudo curl -sSL https://get.docker.com/ | CHANNEL=stable sh

(2)克隆或下载chatwiki项目代码

git clone https://github.com/zhimaAi/chatwiki.git

(3)按需要修改docker环境变量(非必须)

vim ./chatwiki/docker/.env

(4)按需要修改项目配置参数(非必须)

vim ./chatwiki/configs/chatwiki/config_pro.ini

(5)使用Docker Compose构建并启动项目

cd chatwiki/docker

docker compose up -d

(6)使用负载均衡或nginx配置域名指向对应的服务(非必须)

(7)通过ip+端口访问(需要开放指定的端口${CHAT_SERVICE_PORT},默认18080)或者域名访问管理后台

八、ChatWiki开源地址

github地址：
https://github.com/zhimaAi/chatwiki

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九、如何系统学习掌握AI大模型？

AI大模型作为人工智能领域的重要技术突破，正成为推动各行各业创新和转型的关键力量。抓住AI大模型的风口，掌握AI大模型的知识和技能将变得越来越重要。

学习AI大模型是一个系统的过程，需要从基础开始，逐步深入到更高级的技术。

这里给大家精心整理了一份全面的AI大模型学习资源，包括：AI大模型全套学习路线图（从入门到实战）、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习、面试题等，资料免费分享！

1. 成长路线图&学习规划

要学习一门新的技术，作为新手一定要先学习成长路线图，方向不对，努力白费。

这里，我们为新手和想要进一步提升的专业人士准备了一份详细的学习成长路线图和规划。可以说是最科学最系统的学习成长路线。

2. 大模型经典PDF书籍

书籍和学习文档资料是学习大模型过程中必不可少的，我们精选了一系列深入探讨大模型技术的书籍和学习文档，它们由领域内的顶尖专家撰写，内容全面、深入、详尽，为你学习大模型提供坚实的理论基础。（书籍含电子版PDF）

3. 大模型视频教程

对于很多自学或者没有基础的同学来说，书籍这些纯文字类的学习教材会觉得比较晦涩难以理解，因此，我们提供了丰富的大模型视频教程，以动态、形象的方式展示技术概念，帮助你更快、更轻松地掌握核心知识。

4. 2024行业报告

行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。

5. 大模型项目实战

学以致用 ，当你的理论知识积累到一定程度，就需要通过项目实战，在实际操作中检验和巩固你所学到的知识，同时为你找工作和职业发展打下坚实的基础。

6. 大模型面试题

面试不仅是技术的较量，更需要充分的准备。

在你已经掌握了大模型技术之后，就需要开始准备面试，我们将提供精心整理的大模型面试题库，涵盖当前面试中可能遇到的各种技术问题，让你在面试中游刃有余。

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