无需技术背景！ChatWiki，20+大模型兼容，快速搭建专属问答助手

ChatWiki，作为基于LLM和RAG技术打造的AI问答系统，它凭借精准的场景适配和极低的上手门槛，已收获1.6K Star，热度还在持续攀升中，堪称企业和个人搭建智能知识库的优选利器。
这款开源系统主打“开箱即用”，既能帮企业快速搭建智能客服FAQ、产品咨询机器人，也能满足团队内部知识沉淀、个人学习资料管理等需求，尤其在客服场景下的问答自然度表现突出，适配电商、教育、政务等多行业使用。
开源地址：https://github.com/zhimaAi/chatwiki

一、ChatWiki核心优势：不止于知识库
不管是企业想降低客服运营成本，还是团队想解决资料零散、检索低效的问题，亦或是个人想打造专属问答助手，ChatWiki都能精准匹配需求。
用户无需逐页翻阅文档，直接向知识库提问就能获得精准回复，搭配知识图谱与向量混合检索技术，信息定位准确率较传统方案提升40%以上。
更贴心的是，系统支持实时分析用户咨询记录，自动聚类未覆盖的问题并生成候选知识条目，帮助持续优化知识库。
同时提供精细化权限管理，可按角色分配编辑、只读等权限，兼顾团队协作与数据安全。

二、从零搭建：3步搞定专属AI知识库
即使是非技术背景用户，也能通过可视化操作完成全流程搭建。
① 部署与环境准备
ChatWiki 有云端 SaaS、离线 Docker 部署、免 Docker 源码部署等多种方式。
无需技术背景！ChatWiki，20+大模型兼容，快速搭建专属问答助手 ② 接入AI模型
ChatWiki兼容全球20余种主流大模型，包括OpenAI、Google Gemini、文心一言、通义千问、讯飞星火等模型。无需额外开发适配，只需在后台填写API Key，一键配置即可切换使用，满足不同行业合规性与性能需求。
无需技术背景！ChatWiki，20+大模型兼容，快速搭建专属问答助手 ③ 创建并丰富知识库
模型接入后，即可创建专属知识库，一组结构化文档的集合对应一个独立知识库，支持多知识库并行管理，适配不同业务场景。丰富内容的方式十分灵活，可手动创建文档，也支持批量导入多种格式文件。
系统支持Word、Excel、PDF、OFD、Markdown等多种格式文件上传，上传后会自动完成文本预处理、智能分段、QA抽取与向量化转换，内嵌图片也能通过OCR技术提取关键信息，实现图文结合回复。
无需技术背景！ChatWiki，20+大模型兼容，快速搭建专属问答助手其中智能分段采用AI驱动的自动化分割逻辑，并非机械切分，而是依托自然语言处理（NLP）技术与语义理解，优先保留完整语义单元，同时同步抽取核心问答对（QA），将非结构化文本转化为大模型可精准识别的知识单元，适配多格式文档排版特性的同时，为后续高效检索和智能问答筑牢基础。手动创建时还可使用富文本编辑器，兼容多种格式排版。
无需技术背景！ChatWiki，20+大模型兼容，快速搭建专属问答助手 ④ 配置机器人与场景对接
在“机器人管理”模块新建机器人，自定义名称、头像、欢迎语，关联已创建的知识库即可生效。可根据业务需求创建多个机器人，分别适配客服、销售、内部查询等场景。
无需技术背景！ChatWiki，20+大模型兼容，快速搭建专属问答助手完成后可对接多渠道使用，支持嵌入网站、微信公众号/小程序、飞书/钉钉机器人等，未认证公众号也能实现私信自动回复。遇到机器人无法解答的复杂问题，可自动转人工接待，实现人机协同服务。
无需技术背景！ChatWiki，20+大模型兼容，快速搭建专属问答助手至此，专属AI知识库就搭建完成了。后续可通过后台控制台实时监控咨询数据、更新知识库内容，还能利用内置业务模板快速实现公众号推文仿写、AI配图等功能，进一步拓展使用场景。