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FastWiki一條命令本地離線部署本地企業級人工智慧客服

2024-04-24碼農

FastWiki一分鐘本地離線部署本地企業級人工智慧客服

介紹

FastWiki是一個開源的企業級人工智慧客服系統,它使用了一系列先進的技術和框架來支持其功能。

技術棧

  • 前端框架:React + LobeUI + TypeScript

  • 後端框架:MasaFramework 基於 .NET 8

  • 動態函式:基於JavaScript V8引擎實作

  • 向量搜尋引擎:使用PostgreSQL的向量外掛程式,最佳化搜尋效能 | 簡單版本支持磁盤向量

  • 深度學習與NLP:微軟Semantic Kernel,提升搜尋的語意理解能力

  • 授權證:Apache-2.0,鼓勵社群貢獻和使用

  • 特點

  • 智慧搜尋:借助Semantic Kernel的深度學習和自然語言處理技術,能夠理解復雜查詢,提供精準的搜尋結果。

  • 高效能:透過PostgreSQL的向量外掛程式最佳化向量搜尋效能,確保即使在大數據量下也能快速響應。

  • 現代化前端:使用React + LobeUI前端框架,提供響應式設計和使用者友好的界面。

  • 強大的後端:基於最新的.NET 8和MasaFramework,確保了程式碼的高效性和可維護性。

  • 開源和社群驅動:采用Apache-2.0授權證,鼓勵開發者和企業使用和貢獻。

  • 動態JavaScript函式:提供Monaco智慧程式碼提示,使開發更方便。

  • 強大的QA問答拆分模式:讓知識庫回復更智慧。

  • FastWiki的部署過程已經被極大地簡化,只需執行FastWiki服務即可,無需資料庫。

    對於 FastWiki ,我們不段的更新和最佳化,現在的版本越來越穩定,功能也更豐富,目前我們又簡化了 FastWiki 的部署成本, 您無需資料庫即可部署,只需要執行我們的 FastWiki 服務!

    建立Docker指令

    下面我們建立我們的 FastWiki 的指令,只需要一行程式碼即可執行。

    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_ENDPOINT=https://api.token-ai.cn/ \
    -e OPENAI_CHAT_EMBEDDING_ENDPOINT=https://api.token-ai.cn/ \
    -e OPENAI_CHAT_TOKEN=您的TokenKey \
    -e ASPNETCORE_ENVIRONMENT=Development \
    registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/fast-wiki/fast-wiki-service

    在這裏我們需要註意倆個點,第一個您的AI模型地址需要修改,您的 AIToken 也需要修改,確保修改完成,替換參數以後再執行。

    執行完成以後我們存取一下容器的埠 如果你是再本地執行的則存取 localhost:8080

    點選立即開始

    登入系統,系統預設帳號:admin 預設密碼 Aa123456

    登入成功後還會返回頁面,再次點選立即開始,點選新增,然後輸入您建立的套用名稱。

    然後點選左邊選單的知識庫,然後上傳頭像,設定我們的模型 (這個模型是用於QA問答解析的時候用到的),設定我們的嵌入模型(嵌入模型是我們用於量化文件的模型)建立完成以後進入知識庫,然後點選上傳檔。

    點選上傳檔,

    然後吧我們的FastWiki上傳上去:

    然後點選送出數據:

    然後返回到知識庫詳情:我們看到我們的文件已經量化完成

    然後回到套用中然後繫結一下我們剛剛建立的知識庫,然後點選保存即可。然後點選左邊選單的對話

    提問內容:FastWiki有哪些技術棧?回復效果;

    這些內容基本上就是我們的文件的內容!

    知識庫非常的詳細的回復出來了。如果FastWiki對你有幫助的話幫忙再GitHub給一個Star,就是給我們最大的支持!!!

    ## 技術交流

    Github: https://github.com/AIDotNet/fast-wiki

    Gitee https://gitee.com/hejiale010426/fast-wiki