
ChatWiki介绍
ChatWiki 是芝麻小客服推出的开源私有化部署 AI 问答系统,基于大语言模型(LLM)、检索增强生成(RAG)和 GraphRAG 知识图谱技术,提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力,支持docx,excel,pdf ,ofd等多种文档格式,为企业和组织提供端到端的知识库构建与智能客服解决方案。系统兼容 DeepSeek、千问、豆包、OpenAI、Claude 等二十多种主流模型,能快速接入并调度对应模型 API,满足多场景业务需求。通过可视化界面和灵活工作流,用户无需编程即可完成知识库搭建、模型调用和问答流程编排,语音识别与 TTS 语音合成功能让互动更加自然高效。
主要功能
- 文档与图片智能提取
导入 PDF、DOCX、OFD 等文档时,系统自动提取文本与内嵌图片,实现图文并茂的精确回复体验。 - 双语对照阅读与 AI 翻译
内置中英文对照模式,支持实时翻译与原文并行展示,提升跨语言文档的阅读效率。 - RAG 增强检索与 GraphRAG 知识图谱
基于向量检索与图谱查询,能够快速定位关键信息并生成解释,显著提高检索命中率和答案相关性。 - 个性化“暴躁教授”角色
通过定制化角色设定,为用户提供富有情感和趣味的交互方式,增强使用体验(延伸于“Mad Professor”AI 设计思路)。 - 智能上下文优化与“猜你想问”
系统实时分析会话上下文,自动补全不完整提问,并基于语义生成相关推荐列表,帮助用户快速找到所需信息。 多渠道接入与扩展
支持嵌入网站、H5 链接、桌面客户端、微信小程序、微信公众号、抖音企业号等多终端调用,也提供开放 API 供二次开发使用。
安全与部署
ChatWiki 支持私有化部署,所有数据存储在企业本地数据库中,提供多层加密传输、访问权限控制与审计日志功能,满足 GDPR、等保 2.0 等合规要求。通过多级权限管理可实现管理员、编辑员与只读成员的角色分配,确保敏感信息仅在授权范围内可见。代码完全开源且可商用,无需额外许可费用,可在 Docker 或 Kubernetes 环境下快速搭建。
客户端: 网盘
项目地址: https://github.com/zhimaAi/chatwiki
在线体验: https://chatwiki.com
本文来自投稿,不代表本站立场,如若转载,请注明出处: