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FastWiki是一个开源的企业级人工智能客服系统#xff0c;它使用了一系列先进的技术和框架来支持其功能。
技术栈
前端框架#xff1a;React LobeUI TypeScript后端框架#xff1a;MasaFramework 基于 .NET 8动态函数#xff1a;基于JavaScript V8引擎实现向量搜索…介绍
FastWiki是一个开源的企业级人工智能客服系统它使用了一系列先进的技术和框架来支持其功能。
技术栈
前端框架React LobeUI TypeScript后端框架MasaFramework 基于 .NET 8动态函数基于JavaScript V8引擎实现向量搜索引擎使用PostgreSQL的向量插件优化搜索性能 | 简单版本支持磁盘向量深度学习与NLP微软Semantic Kernel提升搜索的语义理解能力许可证Apache-2.0鼓励社区贡献和使用
特点
智能搜索借助Semantic Kernel的深度学习和自然语言处理技术能够理解复杂查询提供精准的搜索结果。高性能通过PostgreSQL的向量插件优化向量搜索性能确保即使在大数据量下也能快速响应。现代化前端使用React LobeUI前端框架提供响应式设计和用户友好的界面。强大的后端基于最新的.NET 8和MasaFramework确保了代码的高效性和可维护性。开源和社区驱动采用Apache-2.0许可证鼓励开发者和企业使用和贡献。动态JavaScript函数提供Monaco智能代码提示使开发更方便。强大的QA问答拆分模式让知识库回复更智能。
FastWiki的部署过程已经被极大地简化只需运行FastWiki服务即可无需数据库。
对于FastWiki我们不段的更新和优化现在的版本越来越稳定功能也更丰富目前我们又简化了FastWiki的部署成本 您无需数据库即可部署只需要运行我们的FastWiki服务
创建Docker指令
下面我们创建我们的FastWiki的指令只需要一行代码即可运行。
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_ENDPOINThttps://api.token-ai.cn/ \-e OPENAI_CHAT_EMBEDDING_ENDPOINThttps://api.token-ai.cn/ \-e OPENAI_CHAT_TOKEN您的TokenKey \-e ASPNETCORE_ENVIRONMENTDevelopment \registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/fast-wiki/fast-wiki-service在这里我们需要注意俩个点第一个您的AI模型地址需要修改您的AIToken也需要修改确保修改完成替换参数以后再执行。
运行完成以后我们访问一下容器的端口 如果你是再本地运行的则访问 localhost:8080 点击立即开始
登录系统系统默认账号admin 默认密码 Aa123456
登录成功后还会返回页面再次点击立即开始点击新增然后输入您创建的应用名称。 然后点击左边菜单的知识库然后上传头像设置我们的模型 这个模型是用于QA问答解析的时候用到的设置我们的嵌入模型嵌入模型是我们用于量化文档的模型创建完成以后进入知识库然后点击上传文件。 点击上传文件 然后吧我们的FastWiki上传上去 然后点击提交数据 然后返回到知识库详情我们看到我们的文档已经量化完成 然后回到应用中然后绑定一下我们刚刚创建的知识库然后点击保存即可。然后点击左边菜单的对话 提问内容FastWiki有哪些技术栈回复效果 这些内容基本上就是我们的文档的内容
知识库非常的详细的回复出来了。如果FastWiki对你有帮助的话帮忙再GitHub给一个Star就是给我们最大的支持
## 技术交流
Github: https://github.com/AIDotNet/fast-wiki
Gitee https://gitee.com/hejiale010426/fast-wiki
