支持私有化部署
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53AI知识库

学习大模型的前沿技术与行业应用场景


这个国产开源RAG项目ChatWiki厉害了,可以搭建企业级AI知识库和微信机器人

发布日期:2025-04-14 07:26:58 浏览次数: 1611 作者:NLP前沿
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国产开源RAG项目ChatWiki,企业级AI知识库与微信机器人的完美融合。

核心内容:
1. 企业私有知识库的全面覆盖与精准问答能力
2. 支持全球20多种主流模型,轻松接入DeepSeek等
3. GraphRAG知识图谱构建,提升复杂查询处理能力

杨芳贤
53A创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

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。


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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。


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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。

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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。

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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。


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。

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。
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六、6大独特优势


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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.jpg


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