介紹
FastWiki
FastWiki是一個高效能、基於最新技術棧的知識庫系統，旨在為大規模資訊檢索和智慧搜尋提供解決方案。
它采用微軟Semantic Kernel進行深度學習和自然語言處理，在後端使用MasaFramework，前端采用MasaBlazor框架，實作了一個高效、易用、可延伸的智慧向量搜尋平台。
其目標是幫助使用者快速準確地獲取所需資訊，具有智慧搜尋、高效能、現代化前端、強大的後端等特點。
除此之外，FastWiki是開源和社群驅動的計畫，采用Apache-2.0授權證，鼓勵開發者和企業使用和貢獻。
我們使用最輕量級的Sqlite版本，啟動容器以後開啟瀏覽器存取：
http://localhost:3000/
登入系統，預設帳號為
root
，密碼為
123456
。
1、添加渠道
2、添加星火大模型的渠道
下載
docker-compose.yml
curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/239573049/fast-wiki/master/docker-compose.yml
然後開啟下載的
docker-compose.yml
檔，知識庫依賴了第三方服務所以不能直接執行，需要修改部份參數。
SparkDesk-v3.5
則是星火大模型。
上面檔建立好了以後執行，然後就可以存取
http://localhost:2180/
docker-compose up -d
登入系統預設帳號admin密碼Aa123456
範例
1、點選知識庫->建立知識庫 點選添加。
2、點選建立的知識庫：
3、點選匯入檔
4、拖動需要上傳的.md/.pdf/.txt的檔到這裏，然後點選下一步，一直到上傳數據，
5、上傳數據，點選上傳，上傳完成關閉彈窗。
6、數據上傳以後服務會在後台進行量化，等待上傳完成以後點選套用，然後建立套用
7、建立套用，然後開啟建立的套用
8、繫結知識庫，點選選擇知識庫然後點選需要繫結的知識庫，在關閉彈窗，然後點選保存修改即可。
9、修改電話基礎模型，修改為添加的
SparkDesk-v3.5
然後點選保存修改即可
10、開啟聊天然後提問上傳的文件的內容，這樣就可以針對性規範AI了，還可以設定超出知識庫返回的時候回復內容！
開源地址
1、Github
https://github.com/239573049/fast-wiki
2、Gitee
https://gitee.com/hejiale010426/fast-wiki
3、線上文件
https://docs.token-ai.cn/
4、體驗地址
https://chat.token-ai.cn/chat/share-chat?id=939b3ad2f853422db0d781bcb19a8bf1
轉自：tokengo
連結：cnblogs.com/hejiale010426/p/18054498
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