ChatWiki从入门到高阶系列：手把手教学！超详细的rag知识库配置全攻略

在当今这个信息爆炸的时代，无论是企业还是个人，都面临着海量数据的挑战。从企业角度看，存在着海量数据管理困难、知识检索效率低下、长尾问题响应滞后等痛点；对个人而言，在学习和工作中也常常被大量信息淹没，难以快速精准地获取所需知识。

而基于 ChatWiki 开源框架与检索增强生成（RAG）技术，能够将静态文档转化为动态智能问答系统，实现知识的精准调用，这为解决上述问题提供了有效的途径。

（一）ChatWiki 概述

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。它为用户提供了开箱即用的数据处理和模型调用能力，并且支持私有化部署，这对于企业和注重数据安全与隐私的用户来说极具吸引力。

最重要的是，其代码免费开源且可商用，用户通过导入多种格式的数据，它能够自动进行预处理、向量化等一系列复杂操作，将知识整理成便于模型理解和检索的形式，大大简化了知识库搭建的流程。

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（二）环境准备

ChatWiki 对硬件的要求相对灵活，可根据企业实际使用规模和性能需求进行选择。对于小型企业或初步试用阶段，一台普通配置的服务器即可满足需求，比如，Cpu最低需要2 Core，内存最低需要4GB，确保服务器能够稳定运行 Linux 操作系统，并拥有良好的网络连接，

（三）知识库搭建流程

1. 注册 ChatWiki 账号

访问 ChatWiki 官方网站（https://chatwiki.com），然后进行注册，按照提示填写相关信息，即可成功激活 ChatWiki 账号。

2. 添加大模型（以 DeepSeek 模型为例）

需要前往 DeepSeek 官网，按照相关流程申请并获取 API Key。然后根据系统提示填写相关信息，即可快速完成 DeepSeek 大模型的添加操作，为后续知识库搭建奠定基础。

注：ChatWiki 支持接入全球20多种主流模型，包括：DeepSeek、OpenAI、Azure OpenAI、Gemini、Anthropic Claude、文心一言、通义千问、讯飞星火、Kimi、火山引擎、百川智能等。

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3. 创建知识库

进入系统找到 “知识库管理” 模块，点击 “新增知识库” 按钮。在此处可选择多种文档格式的批量上传，无论是常见 PDF、DOCX、TXT，还是Markdown、XLSX、CSV、HTML，都能轻松导入。

注：系统还可对导入的文本数据进行预处理、向量化或 QA 分割。将原本杂乱无章的文档数据转化为便于 AI 理解与检索的有序形式，极大地提升后续问答效率。

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4. 创建机器人

进入系统后点击 “机器人管理”，选择 “新增机器人”，便可给机器人起名，完成初步创建。接下来还可以对机器人进行精细化设置，比如系统提示词、设置欢迎语以及未知问题提示语等。

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5. 多渠道应用部署

在机器人管理的 “对外服务” 部分，依照指引，可将创建好的 AI 知识库问答机器人配置到多种渠道。比如微信公众号、微信小程序、微信小店、官网等平台。

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