-
🚀推荐先使用chatwiki云版本，快速构建验证思路与模式，之后再考虑独立部署，减少试错成本。👉️👉️ chatwiki.com
-
🚀也可以通过官方demo体验对话效果👉️👉️ 体验ChatWiki WebApp 👉️👉️ 体验ChatWiki 客户端
-
🚀点击下方图片，查看chatwiki演示视频
查看完整更新日志请点击👉️👉️UpdateLog.md
2025/05/09
1.AI分段逻辑优化+添加重试机制
2.爬虫爬取时间去掉15秒超时限制默认30秒
3.聊天测试、webapp、网页插件要支持先显示召回过程
4.用户问题建议支持自定义生成的建议条数
5.知识库-精选优化合集
6.知识库-学习完成后，不要自动刷新知识库列表
7.选择模型显示模型的系统名称
8.爬虫去除文本中的特殊字符
9.修复-显示工作流召回过程关联文档
10.修复工作流运行出错结果被其他错误覆盖
11.修复聊天响应监控未记录到error类型的变量具体值
12.聊天测试和对外服务有页面,引文PDF支持查看原文件对应对应的页面
13.知识图谱默认值改为启用
14.普通知识库支持手动分段
2025/04/30
1.提示词输入框支持拖动调整高度
2.分类标记知识库管理
3.H5聊天页面优化
4.全文检索去掉自定义相似度计算方法
5.工作流支持全局变量，支持变量赋值节点
6.markdown文档支持解析公式
7.普通知识库支持AI大模型分段
8.普通知识库文档列表优化
9.修复Ai分段模型老数据默认值兼容问题
10.知识库上传文档解析PDF中的图片
11.知识库搜索设置“相似度阈值”设置优化
12.上传知识库引导提示优化
13.知识库-在线文档显示更新频率，更新时间，支持修改
14.【工作流】会话分类节点增加默认分类
15.【工作流】支持指定回复节点
2025/04/25
1.修复搜索知识库-搜索结果错误捕获显示、错误状态提示
2.PDF原文预览模式下支持指定页重新分段
3.会话自动结束时间30分钟=>24小时
4.把age替换成neo4j
5.H5和PC链接增加登录访问限制
6.普通知识库批量上传多个文档后显示引导学习提示
7.实时会话里面不展示聊天测试的会话
8.登录访问限制区分嵌入网站
9.知识库文档分段支持设置分类标记
10.修复已经bug:取消向量检索限制
11.支持知识库主动关联机器人
12.问答知识库支持设置相似问法
13.模型选择为deepseek-R1时拼接提示词的逻辑优化
14.金山文档dom结构修正
15.【应用管理】默认提示词调整
16.知识图谱增加开关
简单易用的企业专属AI问答智能体
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。支持DeepSeek R1、doubao pro、qwen max、Openai、Claude 等全球20多种主流模型。
灵活的工作流配置
提供灵活的工作流配置功能，支持多步骤任务编排与自动化处理。用户可根据业务需求自定义问答流程、数据流转，实现复杂场景下的智能化协作与管理。通过工作流，可以实现聊天机器人与业务系统的互通。
提供了多样化的调用渠道
支持 嵌入网站、桌面客户端、WebApp、微信小程序、微信公众号、微信客服、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。
1、文档图片智能提取与回复
支持从上传的PDF、Word等知识库文档中自动提取内嵌图片，问答过程中当关联到含图片的文档内容时，机器人将同步返回文本与图片信息，实现精准的图文关联回复。
2、对外知识库门户一键生成
内置企业级帮助中心构建能力，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。
3、智能上下文问题优化
ChatWiki可实时分析用户提问上下文，自动补全模糊或不完整的用户问题。通过意图识别与语义联想，将原始问题转化为精准检索指令，显著提升知识库检索命中率与回答相关性。
4、智能问题引导与常见问题
基于语义分析自动生成**「猜你想问」**推荐列表，也支持手动维护高频常见问题，结合用户历史交互动态优化推荐逻辑，有效提升问题命中率与用户体验。
5、精细化权限管理体系
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、支持几乎所有主流模型
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。
7、数据自动预处理，支持多种格式文档
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。支持word文档、Excel文档、PPT、PDF、OFD、markdown文档等多种格式文档自动解析、智能分段。
8、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。
9、本地化数据存储与安全保障
ChatWiki支持企业使用本地数据库 进行数据存储，确保数据完全自主掌控。通过多层安全防护机制（包括数据加密传输、访问权限控制、审计日志等），保障企业敏感信息的安全性，严格遵循数据隐私保护法规，为企业提供安全可靠的知识管理环境。
准备工作
在安装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4 Core
- RAM：最低需要16 GB
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
//从github 克隆代码
git clone https://github.com/zhimaAi/chatwiki.git
//从gitee克隆代码
git clone git@gitee.com:zhimaAi/chatwiki.git(2).使用Docker Compose构建并启动项目
cd chatwiki/docker
docker compose up -d(3).开始使用，通过IP+端口访问(需要开放指定的端口${CHAT_SERVICE_PORT},默认18080)
默认账号：admin
默认密码：chatwiki.com@123
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
- docker镜像站安装+离线安装
- 免Docker部署ChatWiki
- 使用宝塔部署ChatWiki，由热心开源参与者贡献
- 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
- 如何开启知识图谱
-
前端：vue.js
-
后端：golang +python
-
数据库：PostgreSQL16+pgvector+zhparser
-
缓存：redis5.0
-
web服务：nginx
-
异步队列：nsq
-
进程管理：supervisor
-
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。
欢迎联系我们获取帮助，或者提供建议帮助我们改善ChatWiki。您可以通过以下方式联系我们：
-
微信： 使用微信扫码加入ChatWiki技术交流群，添加请备注“chatwiki”
-
邮箱： 您可以发送邮件到jarvis@2bai.com.cn联系我们。
本仓库遵循ChatWiki Open Source License 开源协议。ChatWiki Open Source License基于Apache License 2.0协议，但是有一些额外的限制，包括：
1、允许作为后台服务商用，但是不可用于多租户SAAS模式。
2、除非您获取特定的商业许可，否则任何形式的商用服务均不可移除ChatWiki页面上的版权信息和ChatWiki logo。
完整协议请查看ChatWiki Open Source License ，需要获取额外的商业许可请联系我们