ChatWiki: 가벼운 오픈 소스 엔터프라이즈 지식 기반 AI Q&A 시스템

일반 소개

ChatWiki는 세서미 리틀 고객 서비스에서 공식적으로 출시한 오픈 소스 지식 기반 AI Q&A 시스템으로, LLM(대규모 언어 모델링) 및 RAG(검색 증강 생성) 기술을 기반으로 구축되었습니다. 즉시 사용 가능한 데이터 처리 및 모델 호출 기능을 제공하여 기업이 자체 지식창고 AI Q&A 시스템을 신속하게 구축할 수 있도록 지원하며, ChatWiki는 데이터 보안 및 개인정보 보호를 위해 비공개 배포를 지원하며 코드는 무료 오픈 소스이며 상용으로 제공됩니다.

기능 목록

• 독점적인 AI Q&A 시스템: 기업에서 기존 지식을 가져와서 지식 베이스를 구축하고, AI 로봇이 관련 지식 베이스를 사용하여 질문에 답변할 수 있도록 합니다.
• 원클릭 모델 액세스: 전 세계 20개 이상의 주요 모델을 지원하며, API 키만 구성하면 성공적으로 액세스할 수 있습니다.
• 자동 데이터 전처리: 자동 세분화, QA 세분화, 수동 입력, CSV 등 데이터를 가져와서 자동으로 전처리하는 다양한 방법을 제공합니다.
• 사용 편의성: 직관적인 시각적 인터페이스 디자인, 간단하고 이해하기 쉬운 조작 단계.
• 다양한 비즈니스 시나리오에 적응: H5 링크, 임베디드 웹사이트, 데스크톱 클라이언트 및 기타 채널을 지원합니다.

도움말 사용

예비

ChatWiki를 설치하기 전에 네트워킹 기능이 있는 Linux 서버를 준비하고 서버가 최소 시스템 요구 사항을 충족하는지 확인해야 합니다:

• CPU: 최소 2코어 필요
• RAM: 최소 4GB 필요

설치 단계

1. Docker 설치: 서버에 Docker가 설치되어 있지 않은 경우 다음 명령으로 설치할 수 있습니다:

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

2. 프로젝트 코드 복제::

   git clone https://github.com/zhimaAi/chatwiki.git
   

3. Docker Compose로 프로젝트 빌드 및 시작하기::

   cd chatwiki/docker
   docker compose up -d
   

구성 모델

1. 구성 모델 API 키원하는 모델의 API 키 등의 정보를 구성 파일에 추가합니다.
2. 모델 선택ChatWiki는 OpenAI, 구글 제미니, 클로드3, 통이 첸웬, 웬신 이인, 쉰페이 싱후오, 바이촨, 텐센트 하이브리드 등과 같은 모델을 지원합니다.

데이터 가져오기

1. 자동 세분화: 시스템이 가져온 텍스트 데이터를 자동으로 분할합니다.
2. QA 세그먼트Q&A 요구사항에 따른 세분화.
3. 수동 입력 및 CSV 가져오기데이터의 수동 입력 및 CSV 파일 가져오기를 지원합니다.

사용법

1. 지식창고 만들기시각적 인터페이스를 통해 지식창고를 만들고 조직에 있는 기존 지식을 가져올 수 있습니다.
2. AI Q&A 봇 구성비즈니스 요구에 따라 AI Q&A 봇을 구성하세요.
3. 다중 채널 사용H5 링크, 임베디드 웹사이트, 데스크톱 클라이언트 등을 통한 사용을 지원합니다.

일반적인 문제

• API 키를 받는 방법해당 모델 제공업체의 공식 웹사이트를 방문하여 등록하고 API 키를 발급받으세요.
• 시스템 업데이트 방법: 최신 코드를 가져와서 다시 빌드하고 GitHub를 통해 프로젝트를 시작하세요.