用ChatWiki × DeepSeek，打造一个会回答问题的AI知识库（附搭建方法）

重要文档散落各处，关键知识点用时找不到，专业资料查阅效率低下…… 这些问题严重影响了工作效率和创新能力。点此进入芝麻小客服官网

现在，通过 ChatWiki 与 DeepSeek，打造出专属的个人或企业 AI 知识库，就可以有效解决以上问题。

ChatWiki 是一款基于大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术构建的开源知识库 AI 问答系统。它将传统的检索方法与生成模型相结合，通过引入外部知识库来增强生成的内容，能够显著提高回答的准确性。

一、企业智能知识库优势

1. 高效知识查询

拥有自己的知识库后，查询知识无需再在海量网络信息中筛选，直接在库内精准定位，节省大量时间。无论是企业员工查找工作资料，还是个人学者检索专业文献，都能快速找到所需内容，提高工作和学习效率。

2. 保障数据安全

对于企业而言，ChatWiki 支持私有部署，数据存储在企业内部服务器，确保数据安全和隐私。企业可以上传内部文档、数据、FAQ 等，机器人调用企业知识库知识回答，不用担心数据泄露风险，符合企业对敏感信息保护的严格要求。

3. 可二次定制

如果软件提供的功能无法满足企业业务需求，ChatWiki 支持整个项目完全开源，企业可以根据自身的实际需求，直接部署使用或者进行二次开发。无论是调整机器人的回答逻辑，还是优化知识检索方式，都能根据企业的特定流程和需求进行定制。

二、搭建 AI 知识库

1.添加 DeepSeek 大模型

ChatWiki 强大之处在于它支持 20 多种 AI 大模型，我们要将 DeepSeek 接入其中。获取 DeepSeek 的 API Key 后，在 ChatWiki 中进行添加操作。具体路径为点击知识库管理 – 新增知识库，按照提示准确填写相关信息，即可快速完成 DeepSeek 大模型的添加，为后续的知识库搭建奠定基础。

用ChatWiki × DeepSeek，打造一个会回答问题的AI知识库（附搭建方法）

2. 导入数据

点击知识库管理 – 新增知识库，即可上传文档信息。目前 ChatWiki 支持多种格式，包括odf、pdf、docx、txt、Markdown、xlsx、csv、html 以及在线网页链接等。

系统会自动对导入的文本数据进行预处理、向量化或 QA 分割。这一步极大地节省了数据处理时间与人力成本，无需手动进行复杂的数据整理，ChatWiki 就能将各种格式的文档转化为可被模型理解和处理的形式。

用ChatWiki × DeepSeek，打造一个会回答问题的AI知识库（附搭建方法）

3. 设置机器人

完成数据导入后，即可对机器人进行精细化设置。在这里，你可以设置机器人系统提示词，引导机器人在回答问题时遵循特定的风格或规则；关联之前创建的知识库，让机器人能够从正确的知识来源中寻找答案；编写欢迎语，当用户首次与机器人交互时给予友好的问候；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。

用ChatWiki × DeepSeek，打造一个会回答问题的AI知识库（附搭建方法）