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。
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
docker部署安装流程如下
准备工作
- 联网的Linux服务器一台（示例：Ubuntu 22.04 64bit)）
- 已经备案的域名（非必须，默认使用ip+port访问）
- 域名对应的https证书（非必须，可使用http访问）
- 负载均衡，健康检查，Ddos高防（非必须）
- PostgreSQL实例（非必须，默认使用docker镜像）
- Redis实例（非必须，默认使用docker镜像）
服务部署
安装docker(已经安装的跳过此步骤)
sudo curl -sSL https://get.docker.com/ | CHANNEL=stable sh克隆或下载chatwiki项目代码
#创建/var/www目录(非必须,非强制),可使用自定义的目录
mkdir -p /var/www
#进入/var/www目录(或自定义目录)
cd /var/www
#从github 克隆代码
git clone https://github.com/zhimaAi/chatwiki.git
#从gitee克隆代码(被墙可从gitee获取)
git clone https://gitee.com/zhimaAi/chatwiki.git按需要修改docker环境变量(非必须)
vim ./chatwiki/docker/.env
#以下是各项参数的具体含义
TIMEZONE=Asia/Shanghai #时区
CONVERT_PDF_PORT=13000 #爬虫服务对外端口
REDIS_PORT=16379 #redis对外端口
REDIS_PASSWORD=redis_password #redis密码
POSTGRES_USER=chatwiki #pg数据库账户
POSTGRES_PASSWORD=postgres_password #pg数据库密码
POSTGRES_DB=chatwiki #pg数据库库名
POSTGRES_PORT=15432 #pg数据库对外端口
NSQADMIN_PORT=14171 #NSQ后台对外端口
CRAWLER_PORT=3800 #文档转换服务对外端口
CHAT_SERVICE_PORT=18080 #chatwiki后台web服务端口
H5_SERVICE_PORT=18081 #对外服务-WebAPP服务端口
PC_SERVICE_PORT=18082 #对外服务-嵌入网站web服务端口
WS_SERVICE_PORT=18083 #websocket服务端口
COMPOSE_PROJECT_NAME=docker #COMPOSE_PROJECT_NAME按需要修改项目配置参数(非必须)
vim ./chatwiki/configs/chatwiki/config_pro.ini
#以下是各项参数的具体含义
[webservice]
h5_domain = #对外服务-WebAPP域名配置,eg:http://192.168.1.110:18081 或 http://a.com 或 https://b.com
pc_domain = #对外服务-嵌入网站域名配置,eg:http://192.168.1.110:18082 或 http://a.com 或 https://b.com
ws_domain = #websocket服务端口,eg:192.168.1.110:8083 或 a.com
ws_use_ssl = 0 #websocket是否使用https标识,默认ws://a.com/ws?openid=xxx,改成1启动后wss://a.com/ws?openid=xxx
[num_cpu]
ratio = 0.75 #配置chatwiki主程序使用CPU的占比,取值范围:0~1
[redis]
host = chatwiki_redis_service #redis链接host,使用本机redis时请勿修改
port = 6379 #redis链接端口,使用本机redis时请勿修改
password = redis_password #redis密码,使用本机redis时要与.env文件配置相同
[postgres]
host = chatwiki_postgres_service #pg数据库链接host,使用本机redis时请勿修改
port = 5432 #pg数据库链接端口,使用本机redis时请勿修改
user = chatwiki #pg数据库链接用户,使用本机redis时要与.env文件配置相同
password = postgres_password #pg数据库链接密码,使用本机redis时要与.env文件配置相同
dbname = chatwiki #pg数据库链接库名,使用本机redis时要与.env文件配置相同
sslmode = disable #pg数据库sslmode参数,使用本机redis时请勿修改
[oss_config]
enable = 0 #阿里云OSS服务开关,1表示开启
keyid = #阿里云 OSS_ACCESS_KEY_ID
secret = #阿里云 OSS_ACCESS_KEY_SECRET
endpoint = #阿里云OSS地域节点(公网),eg:oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com
endpoint_internal = #阿里云OSS地域节点(内网),eg:oss-cn-hangzhou-internal.aliyuncs.com
bucket = #阿里云OSS存储空间名称使用Docker Compose构建并启动项目
#进入到项目的docker目录,默认/var/www/chatwiki/docker
cd ./chatwiki/docker
#使用docker compose构建并启动
docker compose up -d
#若使用的是低版本的docker,没有compose子命令,请使用docker-compose
docker-compose up -d使用负载均衡或nginx配置域名指向对应的服务（非必须）
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
注：默认账号：admin 密码：chatwiki.com@123
Github地址：https://github.com/zhimaAi/chatwiki
chatwiki官网：https://chatwiki.com/
转载作品，原作者：AIGC研究社，文章来源：https://www.toutiao.com/article/7493118028398248484
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