前言
在逛 GitHub 的时候,发现了一个刚刚开源的知识库搭建神器:PandaWiki。
开源 2 周就获得 1.5K 的 Star 了,而且还在持续攀升中。
这个基于 AI 大模型的开源知识库搭建系统,可以帮你轻松搞出来一个智能化的产品文档、技术文档、FAQ甚至博客系统。
无论是企业内部的技术文档,还是面向用户的产品说明,PandaWiki 都能轻松胜任。
开源地址:https://github.com/chaitin/PandaWiki
01、AI 知识库简介
假如你打算写一个连载技术教程、开发一个产品,或者开源一个项目。
想对外公开相关的用户使用手册、说明文档,这个时候就可以用 PandaWiki 了。
你看,下面这个开源项目的说明使用文档就是使用 P****andaWiki 搭建的。
非常美观、简洁。
它不像传统的 Wiki 搭建系统,PandaWiki 充分运用了 AI 大模型的力量。
也就是说使用这个开源神器搭建的 AI 知识库,天然支持自动生成内容、智能回答问题、快速搜索信息。
用户可以直接向你发布出去的知识库提问,**获得精准的答案,**不再需要费力地翻阅文档。
有了强大的 AI 搜索引擎加持,能快速定位所需的信息,不再需要漫无目的地查找。
而且发布出去的知识库,用户的 Query 可以实时监控,能针对性的优化你的知识库。
02、从零开始
① 安装 PandaWiki
环境准备: 持 Docker 20.x+ 的 Linux 系统(需 root 权限)。
一键安装:执行如下命令,按提示完成安装(耗时约几分钟):
bash -c "$(curl -fsSLk https://release.baizhi.cloud/panda-wiki/manager.sh)"
这个命令执行完,应该就安装成功了,这个时候你的命令行会输出类似下面的内容:
你只需要浏览器复制地址到浏览器打开,然后使用生成的用户名和密码进行登录就行了。
配置 AI 模型:当你登录成后会提示你配置 AI 模型,或者直接从设置里面进行接入。
只有接入了 AI 才能让你创建的知识库活起来。
② 创建知识库
一起准备就绪,接下来就是创建知识库了。你需要创建一组文档,然后一组文档的集合就是知识库,每个知识库对应独立的 Wiki 网站
③ 创建文档
创建文档的时候,可以从零手动创建,也可以通过第三方来源导入内容:比如根据网页 URL 导入、通过网站 Sitemap 导入、通过 RSS 订阅、通过离线文件导入等。
如果想手动创建文档也不怕,PandaWiki 具有强大的富文本编辑能力,当你创建知识库文档的时候可以直接在 PandaWiki 中进行编辑,兼容 Markdown 和 HTML,
对你沉淀的知识库,可以直接导出为 Word、PDF、Markdown 等多种格式。
至此,**你的专属知识库搭建完成了。**你可以把 Wiki 网站 丢出去,让你的用户使用知识库,通过控制台来管理你的知识库内容。
最后
为什么要学AI大模型
当下,⼈⼯智能市场迎来了爆发期,并逐渐进⼊以⼈⼯通⽤智能(AGI)为主导的新时代。企业纷纷官宣“ AI+ ”战略,为新兴技术⼈才创造丰富的就业机会,⼈才缺⼝将达 400 万!
DeepSeek问世以来,生成式AI和大模型技术爆发式增长,让很多岗位重新成了炙手可热的新星,岗位薪资远超很多后端岗位,在程序员中稳居前列。
与此同时AI与各行各业深度融合,飞速发展,成为炙手可热的新风口,企业非常需要了解AI、懂AI、会用AI的员工,纷纷开出高薪招聘AI大模型相关岗位。
最近很多程序员朋友都已经学习或者准备学习 AI 大模型,后台也经常会有小伙伴咨询学习路线和学习资料,我特别拜托北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位的鲁为民老师给大家这里给大家准备了一份涵盖了AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频 全系列的学习资料,这些学习资料不仅深入浅出,而且非常实用,让大家系统而高效地掌握AI大模型的各个知识点。
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AI大模型系统学习路线
在面对AI大模型开发领域的复杂与深入,精准学习显得尤为重要。一份系统的技术路线图,不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点,还能提供一条高效、有序的学习路径。
但知道是一回事,做又是另一回事,初学者最常遇到的问题主要是理论知识缺乏、资源和工具的限制、模型理解和调试的复杂性,在这基础上,找到高质量的学习资源,不浪费时间、不走弯路,又是重中之重。
AI大模型入门到实战的视频教程+项目包
看视频学习是一种高效、直观、灵活且富有吸引力的学习方式,可以更直观地展示过程,能有效提升学习兴趣和理解力,是现在获取知识的重要途径
光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。
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