NAS上使用Docker搭建Wiki.js构建云知识库

NAS上使用Docker搭建Wiki.js、PostgreSQL和Nginx云知识库

在寻找合适的知识管理工具时,我们通常希望找到既功能丰富又易于使用的解决方案。大多数公司会用到confluence作为知识管理工具。但是作为个人使用的话confluence一要收费,其次是相对会比较重。 考虑到个人使用以及计算资源有限的场景下,Wiki.js是一个合适的工具,非常适合个人用户和小型团队。
在本文中,我们通过Docker搭建一个wikijs部署在NAS上构建自己的云知识库。我们将使用Wiki.js作为知识管理平台,PostgreSQL作为数据库,以及Nginx作为web服务器。

前置条件

  • 一个配置好的NAS设备,具备Docker支持。我这里使用的是极空间的NAS设备
  • 已经配置好的postgres数据库(如果没有也可以不配,默认会使用sqlite)但是如果后期需要做HA的话就只能使用pg
  • 已经配置好的nginx

步骤1:获取wikijs的镜像

镜像仓库中搜索linuxserver/wikijs
或者直接命令行拉取:docker pull linuxserver/wikijs

步骤2:配置容器参数

获取镜像完成后,将镜像添加到容器中,需要设置端口, 挂载,以及部分环境变量

2.1 端口设置

由于我本地的3000端口启的有其他服务,所以将容器中的3000映射到了本地的3001端口

2.2 挂载设置

需要将容器中的/config/data路径映射出来方便后期的备份与配置变更。这里根据需要映射到本地就行。

2.3 环境变量设置(配置数据库)

如果使用sqlite的话可以忽略这一步骤了。

  • 注意先提前在Pg中创建好名称为wikijs的数据库
  • 然后在按照下图中的变量名依次配置pg的host, port,username和pasword

步骤3. 启动界面

接下来在浏览器输入127.0.0.1:3001就能访问了。
进入后进行账号注册,默认第一个注册的账号为管理员账号。注册完成后就可以开始创建页面了。界面支持markdown,富文本和原生html等等多种方式。

3.1 切换语言

需要注意的是,系统默认为英语,登陆后进入管理员界面选择语言包(/a/locale)下载中文语言包

3.2 GIT 配置

wikijs支持将所有发布的内容同步到git上,这里直接使用basic的方式通过用户名密码认证,如果选择ssh的话也支持通过证书进行git的权限认证

3.3 用户和用户组

默认的是有administrator和guests两个组。所有未注册的访客默认都是guests组,只有界面的只读权限。可以通过设置这个组的权限来进行访问控制。

步骤4. Nginx代理

wikijs的反向代理配置还是比较简单的,修改nginx.conf添加代理配置

    location / {
        proxy_pass http://127.0.0.1:8301/;
        proxy_http_version 1.1;
        proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;
        proxy_set_header Connection "upgrade";
        proxy_set_header Host $host;
        proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
        proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
        proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
     }

需要注意的是这里最好是通过解析一个子域名,配置根路径来反向代理。不要通过加前缀比如/wikijs这样的配置来进行代理。

搭建效果

这样就完成了基本的配置,剩下就可以根据自己的需求去搭建知识库了。
可以通过访问https://wiki.programtree.cn 来查看实际搭建的效果。

<think>好的,用户想了解本地部署和建立知识库的方法。首先,我需要明确用户的需求。他们可能是一个企业或开发者,希望在自己的服务器上搭建知识库,确保数据安全和隐私。或者,他们可能是个技术爱好者,想自己尝试部署开源项目。 接下来,我应该考虑本地部署的常见步骤。通常会涉及到选择适合的开源软件,比如MediaWiki、DokuWiki、Confluence(虽然Confluence是商业软件,但也有本地版),或者像Mattermost这样的工具。然后需要准备服务器环境,安装依赖,配置数据库,最后部署应用。 然后是建立知识库的具体方法,可能包括数据导入、权限设置、分类结构设计等。用户可能还需要知道如何维护和更新知识库,比如备份策略、版本控制等。 可能用户没有明确说出来的需求是安全性、易用性、扩展性。所以需要推荐一些安全措施,比如SSL加密、定期备份,以及选择适合用户技术水平的工具。比如,如果他们不熟悉编程,可能需要更用户友好的解决方案,如DokuWiki;如果有开发团队,可能更适合用支持API和扩展的系统。 还要注意区分完全本地部署和混合方案,比如使用docker容器化部署,或者结合本地存储和云服务。需要解释清楚各种方法的优缺点,帮助用户做出合适的选择。 另外,用户可能对成本敏感,所以需要提到开源免费的工具,以及可能需要的硬件资源。比如,是否需要专门的服务器,或者旧电脑是否能胜任。 最后,可能需要给出一个具体的步骤示例,帮助用户快速上手,比如使用Docker部署MediaWiki,或者用Python的FAISS库构建向量知识库。同时提醒常见问题,如数据迁移、权限管理、搜索优化等。 总结来说,回答需要涵盖工具选择、部署步骤、知识库构建方法、安全维护以及常见问题解决方案,同时考虑用户的技术背景和实际需求。</think>以下是一个本地部署 + 建立知识库的完整方案,适合注重数据隐私和安全的中小团队或个人使用: --- ### 一、本地部署方案(3种主流选择) #### 1. 基于 Wiki 系统 - **推荐工具**:DokuWiki(PHP+文件存储)/ MediaWiki(PHP+MySQL) - **优势**:零数据库依赖、Markdown支持、权限管理完善 - **部署步骤**: 1. 安装 PHP + Nginx/Apache 环境 2. 下载解压程序到服务器 3. 配置 `conf/local.php` 文件 4. 通过浏览器完成初始化 #### 2. 基于文档管理系统 - **推荐工具**:Outline(Node.js+PostgreSQL) - **优势**:类Notion体验、支持协同编辑 - **Docker部署命令**: ```bash docker run -d -p 8000:8000 --name outline \ -e SECRET_KEY=your_key \ -e DATABASE_URL=postgres://user:pass@db:5432/outline \ outlinewiki/outline ``` #### 3. 基于 AI 的知识库(检索增强) - **技术栈**:LangChain + FAISS + Sentence-BERT - **处理流程**: 1. 用 `Unstructured` 库解析PDF/Word等文档 2. 使用预训练模型生成文本向量 3. 通过 FAISS 建立向量索引库 4. 实现语义搜索功能 --- ### 二、知识库搭建最佳实践 1. **数据预处理**: - 使用正则表达式清理特殊字符 - 用 `langdetect` 过滤非目标语言内容 - 采用 TF-IDF 算法提取关键词 2. **检索优化**: ```python # 示例:使用BM25算法提升搜索相关性 from rank_bm25 import BM25Okapi tokenized_docs = [doc.split() for doc in documents] bm25 = BM25Okapi(tokenized_docs) query = "技术问题排查".split() scores = bm25.get_scores(query) ``` 3. **安全加固**: - 使用 Let's Encrypt 配置 HTTPS - 设置 fail2ban 防止暴力破解 - 每日增量备份到 NAS - 关键文档启用 AES-256 加密 --- ### 三、进阶方案:混合架构 对于需要处理海量数据(10万+文档)的场景: ``` 用户终端 --> 本地缓存服务器 --> 加密隧道 --> 私有云集群 (即时检索) (异步向量计算) ``` - **硬件建议**: - 主节点:Xeon Silver 4210/64GB DDR4/2x1TB NVMe RAID1 - 存储节点:Ceph 分布式存储集群 --- ### 四、成本估算 | 规模 | 硬件投入 | 部署耗时 | 适合场景 | |------------|----------|----------|--------------------| | 小型(<1k文档) | 旧PC/NUC | 2-4小时 | 个人知识管理 | | 中型(1w文档) | 塔式服务器 | 1工作日 | 部门级知识库 | | 大型(10w+) | 服务器集群 | 1-2周 | 企业级知识中枢 | --- ### 五、避坑指南 1. 编码问题:统一使用 UTF-8 编码 2. 版本控制:集成 git 实现文档版本管理 3. 冷数据迁移:超过2年未访问文档自动转存至磁带库 建议从DokuWiki开始快速验证需求,后续逐步升级到AI增强方案。所有开源方案均可通过Kubernetes实现弹性扩展。
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