开源RAG新标杆！ChatWiki：基于Deepseek大模型的企业知识库

在数字化转型浪潮中，企业对知识管理和智能问答的需求愈发迫切。如何高效整合企业内外部知识，为员工和客户提供精准、及时的答案，成为提升企业竞争力的关键因素。而ChatWiki 作为一款基于大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术的开源知识库 AI 问答系统，它与 DeepSeek 大模型深度结合，为企业知识库的搭建与应用带来了全新的解决方案，是开源 RAG 领域的新标杆。

一、ChatWiki 技术解析：RAG 与 LLM 的协同创新

ChatWiki 的核心技术在于 RAG 与 LLM 的协同运作。传统的生成模型在处理复杂问题或需要特定领域知识时，往往因缺乏实时准确的信息而表现不佳。RAG 技术的引入，通过从外部知识库中检索与问题相关的信息，并将其融入生成模型的输入，显著提升了回答的准确性和可靠性。

① 检索增强生成（RAG）原理

RAG 系统主要包括两个关键组件：检索器和生成器。检索器负责在大规模知识库中搜索与用户问题相关的文本片段。它利用高效的文本检索算法，将用户问题转化为向量表示。生成器则基于大语言模型，比如 DeepSeek，结合检索到的上下文信息生成回答。通过这种方式，生成器能够参考知识库中的权威信息，避免生成无根据或错误的回答，从而提高回答的质量和可信度。

开源RAG新标杆！ChatWiki：基于Deepseek大模型的企业知识库

② DeepSeek 大模型的优势赋能

DeepSeek 作为当下备受瞩目的大语言模型，具备强大的自然语言处理能力。其在语言理解、语义表示和文本生成方面的卓越表现，为 ChatWiki 提供了坚实的智能支撑。此外DeepSeek 的多语言处理能力和对复杂知识的理解能力，使 ChatWiki 能够适应不同语言环境和专业领域的知识问答需求，为企业提供了有力的知识服务工具。

二、ChatWiki 功能特性：开箱即用，灵活定制

ChatWiki 为企业提供了一系列实用且强大的功能，旨在帮助企业快速搭建专属知识库，并实现高效的知识管理与智能问答。

① 开箱即用的数据处理

ChatWiki 支持多格式数据批量导入，系统会自动对文本数据进行预处理，包括文本清洗、分词、向量化或 QA 分割等操作。这一过程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，极大地提升了后续问答效率，节省了企业大量的数据处理时间与人力成本。

注：系统支持导入 PDF、DOCX、TXT、Markdown、 XLSX、CSV、在线网页链接等表格数据

开源RAG新标杆！ChatWiki：基于Deepseek大模型的企业知识库

② 一键接入主流模型

ChatWiki 已支持接入全球 20 多种主流模型，其中与 DeepSeek 的集成尤为便捷。企业只需简单获取 DeepSeek 的 API Key 并完成配置，即可快速将其强大的智能能力引入到 ChatWiki 系统中。这种广泛的模型兼容性，使企业能够根据自身需求和预算，灵活选择最适合的模型，或者在不同场景下切换使用不同模型，以实现最佳的知识问答效果。

注：支持聚合GPT-4、Claude、DeepSeek、文心一言、火山引擎等20+国内外大模型

开源RAG新标杆！ChatWiki：基于Deepseek大模型的企业知识库

③ 直观易用的操作界面

ChatWiki 采用直观的可视化界面设计，操作步骤简洁易懂。企业用户无需具备专业的技术知识，即可轻松完成 AI 问答机器人和知识库的创建。在知识库管理方面，用户可以方便地对知识进行分类、标签、编辑和更新，确保知识库的内容始终保持准确和最新。

开源RAG新标杆！ChatWiki：基于Deepseek大模型的企业知识库

④ 多渠道部署与应用

为满足企业不同业务场景的使用需求，ChatWiki 为 AI 问答机器人提供了丰富的使用渠道。企业可以将创建好的机器人配置到多种平台，实现知识服务的全方位触达。无论是员工在内部办公系统中查询业务知识，还是客户在企业官网、社交媒体平台上咨询产品信息，都能通过这些渠道便捷地与 ChatWiki 机器人进行交互。

注：可配置到在线网站、H5 链接、微信小程序、微信公众号、微信客服等平台

开源RAG新标杆！ChatWiki：基于Deepseek大模型的企业知识库