从0开始入门智能知识库和星火大模型，打造AI客服。

但愿海波平

介绍FastWiki

FastWiki是一个高性能、基于最新技术栈的知识库系统，旨在为大规模信息检索和智能搜索提供解决方案。它采用微软Semantic Kernel进行深度学习和自然语言处理，在后端使用MasaFramework，前端采用MasaBlazor框架，实现了一个高效、易用、可扩展的智能向量搜索平台。其目标是帮助用户快速准确地获取所需信息，具有智能搜索、高性能、现代化前端、强大的后端等特点。除此之外，FastWiki是开源和社区驱动的项目，采用Apache-2.0许可证，鼓励开发者和企业使用和贡献。
部署FastWiki

下面部署FastWiki将使用docker-compose进行部署，如果不存在环境则先安装docker和docker-compose的环境，由于postgresql需要使用向量插件，自己打包向量插件会过于麻烦，所以FastWiki提供了一键docker-compose的文件，内部提供的postgresql自带了vector插件了，我们只需要执行脚本即可
部署One-Api

One-Api是干什么的：

• One-Api用于AI的中转站，由于大部分的AI工具仅支持openai的api格式，但是国内的AI的接口格式五花八门，所以我们需要通过One-Api将国内的AI转换成openai的接口格式下面我们开始部署我们的One-Api
  

将下面的内容复制到一个docker-compose.yml文件中

1. version: '3.8'
2. services:
3.   one-api:
4.     image: justsong/one-api
5.     container_name: one-api
6.     restart: always
7.     ports:
8.       - "3000:3000"
9.     environment:
10.       - TZ=Asia/Shanghai
11.     volumes:
12.       - ./data/one-api:/data

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我们使用最轻量级的Sqlite版本，启动容器以后打开浏览器访问：http://localhost:3000/
登录系统，默认账号为 root，密码为 123456。

• 添加渠道
  
  
  
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• 添加星火大模型的渠道
  
  
  
  • 
    
  
  
• 获取星火大模型的密钥
  
  
  
  • 控制台-讯飞开放平台 (xfyun.cn) 在这里申请一个应用和产品，3.5个人用户可以免费领取200万的Token对于测试基本是够用的
    
  
  
• 获取到密钥 安装APPID|APISecret|APIKey的格式填写到上面One-Api的密钥当中即可，
  
  
  
• 创建One-Api的Token，设置无限额度，然后点击提交。
  
  
  
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• 点击复制key，然后将key修改下面的compose文件中的OPENAI_CHAT_TOKEN的环境变量的值，OPENAI_CHAT_ENDPOINT的地址则修改成fast-wiki-service能访问的地址，比如你局域网的ip加端口 OPENAI_CHAT_ENDPOINT=http://ip:端口 这样即可。
  
  
  
  • 
    
  
  

下载docker-compose.yml

1. curl -o docker-compose.yml https://raw.githubusercontent.com/239573049/fast-wiki/master/docker-compose.yml

复制代码

然后打开下载的docker-compose.yml文件，知识库依赖了第三方服务所以不能直接运行，需要修改部分参数。

1. version: '3.8'  # 可以根据需要使用不同的版本
2. services:
3.   fast-wiki-service:
4.     image: registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/fast-wiki/fast-wiki-service
5.     container_name: fast-wiki-service
6.     user: root
7.     restart: always
8.     ports:
9.       - "8080:8080"
10.     build:
11.       context: .
12.       dockerfile: ./src/Service/FastWiki.Service/Dockerfile
13.     volumes:
14.       - ./wwwroot:/app/wwwroot/
15.     environment:
16.       - OPENAI_CHAT_ENDPOINT=https://api.openai.com
17.       - OPENAI_CHAT_EMBEDDING_ENDPOINT=https://ai-api.token-ai.cn/
18.       - OPENAI_CHAT_TOKEN={您的TokenKey}
19.       - OPENAI_CHAT_MODEL=gpt-3.5-turbo
20.       - OPENAI_EMBEDDING_MODEL=text-embedding-3-small
21.       - ASPNETCORE_ENVIRONMENT=Development
22.       - OPENAI_EMBEDDING_TOKEN=sk-CpKIlADEESeOdoXnF58e72A2C8Af4e0c8b52Eb6eE7116c7a
24.   postgres: # 当前compose服务名
25.     image: registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/fast-wiki/pgvector:v0.5.0 # 拉取的数据库镜像
26.     container_name: postgres  # 容器运行的容器名称
27.     restart: always  # 开机自启动
28.     environment:  # 环境变量
29.       POSTGRES_USER: token  # 默认账号
30.       POSTGRES_PASSWORD: dd666666 # 默认密码
31.       POSTGRES_DB: wiki # 默认数据库
32.       TZ: Asia/Shanghai  # 数据库时区
33.     volumes:
34.       - ./postgresql:/var/lib/postgresql/data # 将PostgreSql数据持久化
36.   fast-wiki-server:
37.     image: registry.cn-shenzhen.aliyuncs.com/fast-wiki/fast-wiki-server
38.     container_name: fast-wiki-server
39.     restart: always
40.     ports:
41.       - "2180:8080"
42.     build:
43.       context: .
44.       dockerfile: ./src/Web/FastWiki.Web.Server/Dockerfile
45.     environment:
46.       - FAST_WIKI_SERVICE=http://知识库api的ip:8080
47.     volumes:
48.       - ./model.json:/app/model.json

复制代码

FastWikiService环境变量参数：

• QUANTIZE_MAX_TASK：量化任务的最大并发数，默认为3
  
• OPENAI_CHAT_ENDPOINT：OpenAI API的地址
  
• OPENAI_CHAT_EMBEDDING_ENDPOINT： Embedding API的地址
  
• OPENAI_CHAT_TOKEN： OpenAI API的Token
  
• OPENAI_CHAT_MODEL： 对话的模型，默认gpt-3.5-turbo
  
• OPENAI_EMBEDDING_MODEL： Embedding的模型，默认text-embedding-3-small
  
• OPENAI_EMBEDDING_TOKEN: Embedding的Token, 默认为空，为空则使用对话的Token
  

FastWiki.Web.Server环境变量参数：

• FAST_WIKI_SERVICE：FastWikiService的地址，默认为http://localhost:5124
  

请注意FAST_WIKI_SERVICE环境变量一定是得外网能访问到的地址，否则在回复知识库内容的时候会导致引用的文件出现404.
FastWiki为你提供了免费的向量Api，这个地址和token仅支持向量（并且对于ip进行限流）。
创建自定义模型的json以便支持国产模型，文件需要于docker-compose.yml同级：
model.json

1. {
2.   "ChatModel": [
3.     {
4.       "label": "gpt-3.5-turbo",
5.       "value": "gpt-3.5-turbo"
6.     },
7.     {
8.       "label": "gpt-4-0125-preview",
9.       "value": "gpt-4-0125-preview"
10.     },
11.     {
12.       "label": "gpt-4-1106-preview",
13.       "value": "gpt-4-1106-preview"
14.     },
15.     {
16.       "label": "gpt-4-1106-vision-preview",
17.       "value": "gpt-4-1106-vision-preview"
18.     },
19.     {
20.       "label": "gpt-4",
21.       "value": "gpt-4"
22.     },
23.     {
24.       "label": "gpt-4-32k",
25.       "value": "gpt-4-32k"
26.     },
27.     {
28.       "label": "gpt-3.5-turbo-0125",
29.       "value": "gpt-3.5-turbo-0125"
30.     },
31.     {
32.       "label": "SparkDesk-v3.5",
33.       "value": "SparkDesk-v3.5"
34.     }
35.   ],
36.   "EmbeddingModel": [
37.     {
38.       "label": "text-embedding-3-small",
39.       "value": "text-embedding-3-small"
40.     }
41.   ]
42. }

复制代码

SparkDesk-v3.5则是星火大模型。
上面文件创建好了以后执行，然后就可以访问http://localhost:2180/

1. docker-compose up -d

复制代码

登录系统默认账号admin密码Aa123456

• 点击知识库->创建知识库 点击添加。
  
  
  
  • 
    
  
  
• 点击创建的知识库：
  
  
  
  • 
    
  
  
• 点击导入文件
  
  
  
• 拖动需要上传的.md/.pdf/.txt的文件到这里，然后点击下一步，一直到上传数据，
  
  
  
  • 
    
  
  
• 上传数据，点击上传，上传完成关闭弹窗。
  
  
  
  • 
    
  
  
• 数据上传以后服务会在后台进行量化，等待上传完成以后点击应用，然后创建应用
  
  
  
  • 
    
  
  
• 创建应用，然后打开创建的应用
  1.
  
  
• 绑定知识库，点击选择知识库然后点击需要绑定的知识库，在关闭弹窗，然后点击保存修改即可。
  
  
• 修改电话基础模型，修改为添加的SparkDesk-v3.5然后点击保存修改即可
  
  
  
  • 
    
  
  
• 打开聊天然后提问上传的文档的内容，这样就可以针对性规范AI了，还可以设置超出知识库返回的时候回复内容！
  
  
  

开源地址

Github: https://github.com/239573049/fast-wiki
Gitee: https://gitee.com/hejiale010426/fast-wiki
在线文档：https://docs.token-ai.cn/
体验地址：https://chat.token-ai.cn/chat/share-chat?id=939b3ad2f853422db0d781bcb19a8bf1
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来源:https://www.cnblogs.com/hejiale010426/p/18054498
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