深度解析：基于DeepSeek的本地部署ChatWiki知识库实战指南

在当今信息爆炸的时代，高效地管理和利用知识成为个人与企业提升竞争力的关键。构建一个属于自己的知识库，能够快速精准地获取所需信息，对于工作效率和知识体系的完善有着不可估量的作用。

而借助 DeepSeek 大模型与 ChatWiki 开源框架，我们能够以相对简便的方式实现这一目标。

一、认识ChatWiki

ChatWiki 基于大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术构建。它将传统的检索方法与生成模型巧妙结合，通过引入外部知识库来增强生成的内容。

在处理问题时，首先利用检索技术在知识库中查找相关信息，然后将这些信息与大语言模型相结合，生成最终的回答。

RAG 的工作流程参考图如下 ↓

深度解析：基于DeepSeek的本地部署ChatWiki知识库实战指南

二、ChatWiki核心优势

1.可视化操作：通过拖拽节点的方式，企业可以轻松搭建工作流，无需编写代码，降低了技术门槛。

2.丰富的节点类型：支持AI对话、问题分类、知识库检索、Http请求等多种节点，满足多样化的业务需求。

3.实时调试：在工作流画布上，企业可以实时调试流程，查看数据流转和任务执行情况，确保流程的准确性。

4. 灵活扩展：支持与外部系统（如API、数据库）集成，能够适应复杂的业务场景。

三、ChatWiki功能特点

1. 多格式数据支持：

ChatWiki 支持多种文档格式的导入，包括 pdf、docx、txt、Markdown、xlsx、csv、html 等格式。

这意味着用户可以将各种类型的资料整合到知识库中，无论是常见的办公文档，还是专业的数据分析表格，亦或是网页上的重要信息，都能轻松纳入。

2. 自动预处理与分割：

ChatWiki 能够自动对导入的文本数据进行预处理、向量化或 QA 分割。预处理过程会对文本进行清洗，去除噪声和无效信息；

向量化将文本转换为计算机能够理解的向量形式，QA 分割则是将文档内容分割成问题与答案对，进一步提高检索和回答的效率。

3. 灵活的机器人设置：

用户可以在 ChatWiki 中创建机器人，并对其进行精细化设置。包括设置机器人系统提示词，关联知识库，设置欢迎语等。

以及设置未知问题提示语，当机器人无法回答问题时，以恰当的方式告知用户。

4. 多场景应用适配：

机器人设置完成后，在 ChatWiki 的机器人管理 – 对外服务中，根据指引，可在多种场景配置使用，如在线网站、H5 链接、微信小程序、微信公众号、微信客服等。

这使得用户能够根据自身的业务需求和用户群体特点，选择最合适的应用场景。

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