在企业知识管理和智能客服领域，信息分散、模型调用复杂、数据安全难以保障，往往成为实施AI化转型的关键难题。ChatWiki 正是为解决这一问题而设计。它由芝麻小客服团队推出，结合大语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）与 GraphRAG 知识图谱技术，为企业提供端到端的智能知识库搭建与问答系统。平台完全开源，支持私有化部署，既能保障数据安全，又能快速构建高质量AI知识服务，让组织轻松实现信息管理与智能问答的一体化升级。
ChatWiki 是什么？
ChatWiki 是一个基于开源框架的 AI 问答与知识库系统，专为企业和组织打造。它整合了大语言模型、RAG 检索增强、GraphRAG 知识图谱、语音识别与语音合成等多项前沿技术，实现从数据导入、模型调用到智能问答的全流程自动化。ChatWiki 支持 PDF、DOCX、OFD、Excel 等多种格式的文档导入，可将复杂资料转化为可检索、可交互的知识资产，适用于客服中心、内部知识门户、在线教育等多种场景。
网站地址：https://github.com/zhimaAi/chatwiki
核心功能
ChatWiki 的设计核心是“智能问答 + 可视化管理 + 私有化部署”。它通过强大的数据处理与模型调度能力，帮助用户在无代码环境下实现知识自动化管理。
- 文档与图片智能提取——导入 PDF、DOCX、OFD 等文档后，系统自动提取文字与图片信息，实现精准、图文并茂的回答。
- 双语对照阅读与 AI 翻译——内置中英双语模式，可实时翻译与并行展示原文，提升跨语言资料阅读效率。
- RAG 增强检索与 GraphRAG 知识图谱——融合向量搜索与知识图谱逻辑，能快速定位关键信息并生成解释，提高命中率与答案质量。
- 定制化角色对话——内置“暴躁教授”等趣味角色，用户可自定义语气与人格风格，打造多样化交互体验。
- 上下文优化与猜你想问——自动补全模糊问题，生成关联问题推荐，帮助用户高效探索知识内容。
- 多渠道接入——可嵌入网站、H5 页面、桌面客户端、微信公众号、小程序、抖音企业号等多平台，支持API二次开发。
- 语音识别与TTS合成——内置语音交互功能，支持语音问答和语音播报，优化人机沟通体验。
- 可视化工作流管理——通过图形化界面完成知识导入、模型调用和问答逻辑编排，无需编程基础。
使用场景
ChatWiki 适用于需要集中管理知识并实现智能问答的企业与组织，无论是内部培训、客户服务还是知识检索，皆可高效部署。
| 人群/角色 | 场景描述 | 推荐指数 |
|---|---|---|
| 企业客服团队 | 搭建自动化问答客服系统，减少人工负担 | ★★★★★ |
| 培训与教育机构 | 构建多语种知识问答助手 | ★★★★★ |
| 政府与事业单位 | 私有部署知识库，确保数据合规 | ★★★★☆ |
| 技术支持团队 | 建立内部知识图谱与工单问答系统 | ★★★★☆ |
| 开发者与研究人员 | 基于开源架构进行模型调度或二次开发 | ★★★★☆ |
操作指南
ChatWiki 的上手过程设计简洁，即便无技术背景的用户也能在短时间内完成部署与使用。
- 从 GitHub 下载 ChatWiki 开源代码或镜像文件。
- 在 Docker 或 Kubernetes 环境中运行安装脚本。
- 打开「管理后台」，新建项目并上传资料（支持 PDF、DOCX、Excel、OFD 等格式）。
- 选择「模型配置」绑定所需大模型（如 DeepSeek、Claude、OpenAI、千问、豆包等）。
- 进入「知识构建」界面，启动文本抽取与索引生成。
- 通过「问答测试」验证效果并调整参数。
- 启用「API 接口」或「小程序接入」以嵌入业务系统。
- （注意）若启用语音功能，请在「权限设置」中确认麦克风访问许可。
支持平台
ChatWiki 支持多平台部署与访问。用户可在 Windows、macOS 或 Linux 服务器上通过 Docker 容器快速搭建；前端界面支持网页端、桌面客户端及移动端浏览器访问。
此外，系统兼容主流企业应用平台，可嵌入微信小程序、微信公众号、钉钉、企业微信、飞书及抖音企业号等，便于跨终端统一知识服务。
产品定价
ChatWiki 完全 开源 且可 免费商用。
源代码可在官方仓库中直接获取，用户可自由修改、部署与集成。芝麻小客服团队提供可选的企业级支持服务，包括定制部署、技术咨询与运维托管，面向需要高并发或深度集成的机构用户。
常见问题
Q1：ChatWiki 需要联网才能使用吗？
A1：系统可完全离线运行。模型可调用本地LLM或私有API接口，无需依赖外部云端环境。
Q2：部署 ChatWiki 是否安全？
A2：支持本地数据库与文件系统存储，提供多层加密、权限分级和日志审计，符合 GDPR 与等保 2.0 要求。
Q3：是否支持多模型切换？
A3：ChatWiki 兼容包括 DeepSeek、OpenAI、Claude、千问、豆包等二十余种模型，可自由切换或并行调用。
Q4：我需要编程能力才能使用吗？
A4：无需。通过可视化界面即可上传文档、配置模型与设计问答流程，适合非技术人员。
Q5：支持哪些语言与文档类型？
A5：目前支持中文与英文界面，兼容 PDF、DOCX、Excel、OFD、TXT 等主流文档格式。
跳跳兔小结
ChatWiki 是一个结合 AI 技术与企业需求的开源知识问答系统。它以私有化部署、安全合规、无代码操作为核心优势，帮助组织快速构建内部知识中心与智能客服体系。对于重视数据安全、追求高自由度与可扩展性的企业来说，ChatWiki 是理性且高效的解决方案。
不过，如果用户更关注社交化知识分享或公共问答平台功能，ChatWiki 的定位偏向企业内部系统，可能不如社区型平台灵活。总体而言，它适合需要高安全标准与模型灵活调用的机构与团队，尤其在知识沉淀与智能问答结合领域，展现出稳定而实用的能力。
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