FastWiki一分鐘本地離線部署本地企業級人工智慧客服
介紹
FastWiki是一個開源的企業級人工智慧客服系統,它使用了一系列先進的技術和框架來支援其功能。
技術棧
- 前端框架:React + LobeUI + TypeScript
- 後端框架:MasaFramework 基於 .NET 8
- 動態函式:基於JavaScript V8引擎實現
- 向量搜尋引擎:使用PostgreSQL的向量外掛,最佳化搜尋效能 | 簡單版本支援磁碟向量
- 深度學習與NLP:微軟Semantic Kernel,提升搜尋的語義理解能力
- 許可證:Apache-2.0,鼓勵社群貢獻和使用
特點
- 智慧搜尋:藉助Semantic Kernel的深度學習和自然語言處理技術,能夠理解複雜查詢,提供精準的搜尋結果。
- 高效能:透過PostgreSQL的向量外掛最佳化向量搜尋效能,確保即使在大資料量下也能快速響應。
- 現代化前端:使用React + LobeUI前端框架,提供響應式設計和使用者友好的介面。
- 強大的後端:基於最新的.NET 8和MasaFramework,確保了程式碼的高效性和可維護性。
- 開源和社群驅動:採用Apache-2.0許可證,鼓勵開發者和企業使用和貢獻。
- 動態JavaScript函式:提供Monaco智慧程式碼提示,使開發更方便。
- 強大的QA問答拆分模式:讓知識庫回覆更智慧。
FastWiki的部署過程已經被極大地簡化,只需執行FastWiki服務即可,無需資料庫。
對於FastWiki
,我們不段的更新和最佳化,現在的版本越來越穩定,功能也更豐富,目前我們又簡化了FastWiki
的部署成本, 您無需資料庫即可部署,只需要執行我們的FastWiki
服務!
建立Docker指令
下面我們建立我們的FastWiki
的指令,只需要一行程式碼即可執行。
docker run -d --name fast-wiki-service --user root --restart always \
-p 8080:8080 \
-v $(pwd)/wwwroot/uploads:/app/wwwroot/uploads \
-v $(pwd)/data:/app/data \
-e OPENAI_CHAT_ENDPOINT=https://api.token-ai.cn/ \
-e OPENAI_CHAT_EMBEDDING_ENDPOINT=https://api.token-ai.cn/ \
-e OPENAI_CHAT_TOKEN=您的TokenKey \
-e ASPNETCORE_ENVIRONMENT=Development \
registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/fast-wiki/fast-wiki-service
在這裡我們需要注意倆個點,第一個您的AI模型地址需要修改,您的AIToken
也需要修改,確保修改完成,替換引數以後再執行。
執行完成以後我們訪問一下容器的埠 如果你是再本地執行的則訪問 localhost:8080
點選立即開始
登入系統,系統預設賬號:admin 預設密碼 Aa123456
登入成功後還會返回頁面,再次點選立即開始,點選新增,然後輸入您建立的應用名稱。
然後點選左邊選單的知識庫,然後上傳頭像,設定我們的模型 (這個模型是用於QA問答解析的時候用到的),設定我們的嵌入模型(嵌入模型是我們用於量化文件的模型)建立完成以後進入知識庫,然後點選上傳檔案。
點選上傳檔案,
然後吧我們的FastWiki上傳上去:
然後點選提交資料:
然後返回到知識庫詳情:我們看到我們的文件已經量化完成
然後回到應用中然後繫結一下我們剛剛建立的知識庫,然後點選儲存即可。然後點選左邊選單的對話
提問內容:FastWiki有哪些技術棧?回覆效果;
這些內容基本上就是我們的文件的內容!
知識庫非常的詳細的回覆出來了。如果FastWiki對你有幫助的話幫忙再GitHub給一個Star,就是給我們最大的支援!!!
## 技術交流
Github: https://github.com/AIDotNet/fast-wiki
Gitee https://gitee.com/hejiale010426/fast-wiki