把团队的文档变成 AI 问答服务PandaWiki 知识库搭建指南【免费下载链接】PandaWikiPandaWiki 是一款 AI 大模型驱动的开源知识库搭建系统帮助你快速构建智能化的 产品文档、技术文档、FAQ、博客系统借助大模型的力量为你提供 AI 创作、AI 问答、AI 搜索等能力。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PandaWikiPandaWiki 是一款 AI 大模型驱动的开源知识库搭建系统把产品文档、技术文档、FAQ 丢进去它会自动整理成一个能浏览的 Wiki 网站并附带一个只基于你的文档来回答问题的 AI 问答服务。你最终拿到的不是一堆躺在网盘里的死文件而是一个客户能自己搜、能直接提问的网站。客服每天被问的十个老问题周五下午客服群又炸了怎么退款怎么换套餐SSO 怎么配一天四十条消息里三十多条是重复问题。其实答案都在产品手册里但手册在某个同事的电脑上最新价格写在飞书文档里去年的 wiki 又已经停更了。你只能一边翻文档一边把答案复制粘贴进群里第二天再重复一遍。你想要的东西很简单把文档放在一个地方让客户能自己搜还能替你回答。PandaWiki 就是干这个的。知识库对文档做了什么先把散落的文档收进来不用指望你一篇一篇复制粘贴。PandaWiki 支持批量导入指定一个网页 URL 或目标站点的 Sitemap可以整站拉取内容持续更新的内容可以配 RSS 订阅已有的离线文件Markdown、Word 等直接上传就行。控制台里每篇文档都挂着学习状态一眼能看出哪些已经能用了哪些还在处理。导入相关的接口集中在 backend/api/crawler/v1/crawler.go如果你以后想再接一种内容源从这里改并不费劲。让文档变成能回答问题的东西文档进来之后系统会自动把它们切块、向量化存起来变成大模型能引用的内容。客户提问时先检索到相关章节再让模型组织答案。哪怕客户打的是付费版怎么买这种口语化问题也能定位到对应手册章节而不是逐字搜索。文档里确实没有的问题它会明确说找不到这比一本正经地编一个答案让人安心得多。底层的向量与检索实现可以看 backend/store/rag/。每个知识库都是一个能直接给用户的网站PandaWiki 里的知识库不是一个文档文件夹每建一个它就附带生成一个独立的 Wiki 网站目录、搜索、AI 问答都在同一个站点里。创建时可以指定自己的域名和端口做完把链接发出去就行。它还能以网页挂件的形式嵌到你现有的官网里客户不用离开当前页面就能提问。用 Docker 五分钟起服务准备一台装了 Docker 20.x 以上版本的 Linux 机器用 root 登录执行bash -c $(curl -fsSLk https://release.baizhi.cloud/panda-wiki/manager.sh)按终端提示走几分钟之后脚本会直接输出访问地址和管理员账号SUCCESS 控制台信息: SUCCESS 访问地址: http://*.*.*.*:2443 SUCCESS 用户名: admin SUCCESS 密码: ********浏览器打开访问地址看到的就是控制台登录入口用上面的账号登录即可。登录之后先接上模型首次登录会提示你先配置 AI 模型这是 AI 问答能用的前提。可以一键自动配置也可以手动填 API Key、选一个对话模型点应用就生效了。模型配好之后回到控制台创建知识库填个名字、指定监听域名和端口然后开始上传文档。每篇文档处理完会变成学习成功、可被问答的状态这时候就可以拿真实问题去测了。用起来之后跑两周最明显的变化是客服群里退款类问题少了。客户习惯先打开网站自己查查不到再问 AI只有真正特殊的问题才升级到人工。你不用再手动写重复回复文档负责人更新完文档问答的答案也跟着变了不用在飞书、wiki 和客服群之间同步三份内容。再往深一层把问答挂件嵌进官网客户浏览价格页的时候角落里的助手就能实时接话转化路径比联系销售短了一截。如果你也是被重复问题缠身、或者一直想给团队搭个文档站的人可以试试它git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PandaWiki把代码拉下来按仓库里的上手指南走一遍即可。【免费下载链接】PandaWikiPandaWiki 是一款 AI 大模型驱动的开源知识库搭建系统帮助你快速构建智能化的 产品文档、技术文档、FAQ、博客系统借助大模型的力量为你提供 AI 创作、AI 问答、AI 搜索等能力。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PandaWiki创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
