ChatWiki作为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。点此进入chatwiki.官网
其 GitHub 地址为：https://github.com/zhimaAi/chatwiki，目前已收获 1.7K Star，深受开发者和企业用户青睐。
一、ChatWiki 的核心应用场景，覆盖多行业多角色需求
1.智能客服场景
基于知识库提供7×24小时自动答疑，覆盖产品、售后等常见问题，显著降低人工负荷。
2.AI 智能销售场景
依据客户需求推荐产品、解读政策并跟进商机，助力销售转化。3.公众号与新媒体运营场景
支持自动生成符合品牌调性的推文，并可实现粉丝私信自动回复。
4.企业团队知识库管理场景
企业内部可搭建专属知识库，整合规章制度、技术文档、培训资料等内容。
二、ChatWiki 搭建企业 AI 知识库的四大核心步骤，简单易操作
1. 接入主流大模型，一键配置灵活切换
ChatWiki 已兼容全球 20 多种主流大语言模型，涵盖国外的 OpenAI、Claude、Gemini，以及国内的文心一言、通义千问、DeepSeek 等。
用户无需复杂的代码开发，只需在系统后台的模型管理模块，输入对应模型的 API Key 等基础信息，即可完成模型接入。
2. 创建知识库并上传文档，自动完成数据预处理
搭建知识库是系统运行的核心基础。用户在 ChatWiki 中创建专属知识库后，可直接上传 docx、excel、pdf、ofd 等多种格式的文档。系统会自动对导入的文本数据进行智能分段、向量化处理和 QA 分割，无需人工干预。
3. 关联知识库创建 AI 机器人，定制专属问答逻辑
完成知识库搭建后，用户可进入机器人管理模块创建 AI 机器人。只需设置机器人名称、头像、欢迎语等基础信息，并关联已构建的知识库，即可快速生成企业专属的 AI 问答系统。
此外，ChatWiki 提供灵活的工作流配置功能，支持自定义问答流程、设置关键词触发规则、配置多分支对话逻辑，满足复杂业务场景的需求。
4. 客户咨询智能应答，基于知识库精准回复
当客户通过各种渠道发起咨询时，ChatWiki 的 AI 机器人会先对用户问题进行语义分析，从关联知识库中检索匹配的知识内容，再由大模型组织语言生成精准回复。
既保证了回答的专业性和一致性，又能显著提升客户咨询的响应速度。
三、ChatWiki 的特色功能优势，赋能企业高效运营
1. 多渠道部署，覆盖企业全终端业务场景
ChatWiki 支持多样化的调用渠道，可无缝嵌入企业官网、APP、H5 页面，也能部署在微信公众号、小程序等平台，还支持飞书、钉钉机器人。
2. 精细化权限管理，保障数据安全与团队协作
针对企业团队协作的需求，ChatWiki 提供多级权限控制体系。管理员可根据团队成员的角色，分配不同的功能权限和数据权限，如设置管理员、编辑员、只读成员等角色，确保敏感信息不泄露。
3. 未认证公众号适配，实现私信自动回复
4. 机器人 + 人工协同，优化客户服务体验
在实际应用中，难免会遇到机器人无法解答的复杂问题。ChatWiki 支持异常问题自动转人工功能，当机器人识别到无法处理的咨询时，可一键转接人工客服，并同步用户的对话历史和知识库检索结果，帮助人工客服快速了解问题背景，提供个性化解决方案，兼顾服务效率与质量。
5. 丰富业务模板库，一键复用降低开发成本
了解更多功能详情，
获取功能试用，请扫码联系
原创文章，作者：小芝麻，如若转载，请注明出处：https://xiaokefu.com.cn/blog/40035.html
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