ChatWiki实战，从0到1搭建高适配企业级AI问答系统

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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。

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

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。