ChatWiki: 軽量オープンソース企業知識ベースAI Q&Aシステム

はじめに

ChatWikiは、Large Language Modelling (LLM)とRetrieval Augmented Generation (RAG)の技術に基づいて構築された、セサミ・リトル・カスタマー・サービスが公式に発表したオープンソースの知識ベースAI Q&Aシステムです。ChatWikiは、データのセキュリティとプライバシーを確保するためのプライベートデプロイメントをサポートし、コードは無料のオープンソースで市販されています。

機能一覧

• 独自のAI Q&Aシステム：企業から既存の知識をインポートすることで知識ベースを構築し、AIロボットが関連する知識ベースを使って質問に回答できるようにする。
• モデルへのワンクリックアクセス：世界中の20以上の主要モデルをサポートしており、APIキーを設定するだけでアクセスできます。
• 自動データ前処理：自動セグメンテーション、QAセグメンテーション、手動入力、CSVやその他の方法でデータをインポートし、自動的に前処理を行います。
• 使いやすい：直感的なビジュアルインターフェイスデザイン、シンプルで分かりやすい操作手順。
• さまざまなビジネスシナリオに対応：H5リンク、埋め込みWebサイト、デスクトップクライアント、その他のチャネルをサポートします。

ヘルプの使用

予備

ChatWiki をインストールする前に、ネットワーク機能を持つ Linux サーバを準備し、サーバが最小システム要件を満たしていることを確認する必要があります：

• CPU：最低2コア必要
• RAM: 4GB以上が必要

インストール手順

1. DockerのインストールDockerがサーバーにインストールされていない場合は、以下のコマンドでインストールできる：

   sudo curl -sSL https://get.docker.com/ | CHANNEL=stable sh
   

2. プロジェクトコードの複製::

   ギット クローン https://github.com/zhimaAi/chatwiki.git
   

3. Docker Composeでプロジェクトをビルドして開始する::

   cd chatwiki/docker
   docker compose up -d
   

構成モデル

1. 設定モデルAPIキー設定ファイルに、目的のモデルのAPIキーなどの情報を追加します。
2. モデルを選択ChatWikiは、OpenAI、Google Gemini、Claude3、Tongyi Qianwen、Wenxin Yiyin、Xinghuo Xunfei、Baichuan、Tencent Hybridなどのモデルをサポートしています。

データのインポート

1. 自動セグメンテーションインポートされたテキストデータは自動的に分割されます。
2. QAセグメントQ&Aニーズに基づくセグメンテーション。
3. 手動入力とCSVインポート手動入力とCSVファイルによるデータインポートに対応。

使用方法

1. ナレッジベースの作成ビジュアルなインターフェイスでナレッジベースを作成し、組織内の既存のナレッジをインポートします。
2. AI Q&Aボットの設定ビジネスニーズに応じてAI Q&Aボットを設定。
3. 多チャンネル利用H5リンク、埋め込みウェブサイト、デスクトップクライアントなどでの使用をサポートします。

一般的な問題

• APIキーの取得方法対応するモデルプロバイダーの公式サイトにアクセスして登録し、APIキーを取得する。
• システムのアップデート方法最新のコードを入手し、GitHub経由でリビルドしてプロジェクトを開始する。

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