PandaWiki

PandaWiki 是一款由 AI 大模型驱动的开源知识库搭建系统，旨在帮助用户快速构建智能化的产品文档、技术文档、FAQ 和博客系统。通过集成 AI 辅助创作、问答和搜索等功能，PandaWiki 显著提升了知识管理的效率和智能化水平。

🛠️ 如何使用 PandaWiki？

安装步骤：

1. 环境要求：

   • 操作系统：Linux

   • CPU 指令架构：x86_64

   • 软件依赖：Docker 20.10.14 版本以上，Docker Compose 2.0.0 版本以上

   • 推荐资源：1 核 CPU / 2 GB 内存 / 10 GB 磁盘

   • 最低资源：1 核 CPU / 1 GB 内存 / 5 GB 磁盘

2. 一键安装：
   使用 root 权限执行以下命令进行安装：

   bash

   bash -c "$(curl -fsSLk https://release.baizhi.cloud/panda-wiki/manager.sh)"


3. 登录控制台：
   安装完成后，控制台默认监听在 2443 端口，使用浏览器访问 https://127.0.0.1:2443 即可看到登录页面。默认账号密码会在安装时随机生成，请查看安装命令的输出内容。

4. 创建知识库：
   首次登录 PandaWiki 后，需先创建一个“知识库”，即一组文档的集合，PandaWiki 将为每个知识库分别创建 Wiki 网站。

5. 配置 AI 模型：
   点击控制台右上角的“系统配置”按钮，分别配置“Chat 模型”、“Embedding 模型”、“Rerank 模型”。推荐使用百智云模型广场快速接入 AI 模型，注册即可获赠 5 元的模型使用额度。

🔧 主要功能

• AI 辅助创作：借助 AI 大模型，快速生成文档内容，提高创作效率。

• AI 辅助问答：基于知识库内容，提供智能问答服务，快速解答用户问题。

• AI 辅助搜索：通过 AI 技术提升搜索的准确性和相关性，帮助用户更快找到所需信息。

• 富文本编辑能力：兼容 Markdown 和 HTML，支持导出为 Word、PDF、Markdown 等多种格式。

• 第三方集成：可作为网页挂件集成到其他网站，或作为聊天机器人集成到钉钉、飞书、企业微信等。

• 内容导入：支持从网页 URL、网站 Sitemap、RSS 订阅和离线文件等多种途径导入内容。

🧠 技术原理

PandaWiki 采用 AI 大模型驱动，结合自然语言处理和语义搜索技术，实现智能化的内容创作、问答和搜索功能。其架构基于 Docker 容器化部署，支持灵活的扩展和集成。

🌐 应用场景

• 产品文档管理：企业可用 PandaWiki 快速创建和管理产品文档，包括产品手册、用户指南、技术规格等。

• FAQ 系统：构建智能的 FAQ 系统，客户可通过搜索或提问快速找到答案，减少客服工作负担。

• 知识共享平台：团队成员可将项目中的知识和经验记录在 PandaWiki 中，形成知识共享平台，促进团队协作。

• 个人笔记与知识库：个人用户可用 PandaWiki 构建个人知识库，记录学习笔记、工作心得、生活经验等。

🔗 项目地址

• 官方网站：https://baizhi.cloud/landing/pandawiki

• GitHub 仓库：https://github.com/chaitin/PandaWiki

❓ 常见问题

Q1：PandaWiki 是否支持本地部署？
A1：是的，PandaWiki 支持本地部署，用户可根据官方提供的安装脚本在本地服务器上快速搭建系统。

Q2：是否需要编程知识才能使用 PandaWiki？
A2：不需要，PandaWiki 提供一键安装脚本和图形化界面，用户无需编程知识即可完成安装和使用。

Q3：PandaWiki 是否支持多语言？
A3：目前 PandaWiki 主要支持中文，其他语言的支持情况可参考官方文档或社区更新。

Q4：如何接入 AI 模型？
A4：用户可通过控制台的“系统配置”界面，配置所需的 AI 模型参数，推荐使用百智云模型广场快速接入。

Q5：PandaWiki 是否收费？
A5：PandaWiki 是开源项目，用户可免费使用和部署，但接入的 AI 模型可能涉及费用，具体可参考相关服务提供商的收费标准。

PandaWiki 凭借其 AI 驱动的智能功能和开源特性，为企业和个人用户提供了高效、灵活的知识管理解决方案。无论是在产品文档管理、FAQ 系统构建，还是个人知识库搭建方面，PandaWiki 都展现出强大的应用潜力。