企业级智能客服知识库 FastWiki发布v0.5.0

FastWiki 发布了 v0.5.0 版本，这次更新主要围绕前端重构、后端优化和部署简化展开。来看几个关键点： - **前端逻辑**大幅简化，大部分冗余逻辑被砍掉，页面响应更快。 - **前端**换成了 lobe-chat 纯前端版本，依赖减少，对话体验明显提升。 - **布局**做了优化，界面更清爽。 - **后端代码逻辑**和**业务**都做了精简，降低了维护成本。 - **整体设计**也做了调整，更符合使用直觉。 部署方面，这次默认提供了 Windows 64 位和 macOS 64 位的一体包，开箱即用。如果用 Docker，那就更省事了——一条命令搞定，连数据库都不用单独装，直接使用 SQLite 持久化数据。具体命令如下（记得把里面 OPENAI_CHAT_TOKEN 的值换成你自己的 AI Key）： ```bash sudo 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 DEFAULT_TYPE=sqlite -e DEFAULT_CONNECTION=Data Source=/app/data/fast-wiki.db -e WIKI_TYPE=disk -e WIKI_CONNECTION=/app/data/wiki -e OPENAI_CHAT_TOKEN=您的AI Key -e ASPNETCORE_ENVIRONMENT=Development registry.token-ai.cn/ai-dotnet/fast-wiki-service ``` 如果你是 http://api.token-ai.cn/ 的用户，只需要修改 OPENAI_CHAT_TOKEN 这个环境变量，其他参数都不用动，直接复制到 Linux 服务器执行就行。启动后，浏览器访问 http://ip:8080 就能看到界面。

进来后随便点一个菜单，就会跳转到登录页。

默认账号是 admin，密码 Aa123456。登录后先进入项目管理。

点击右上角的“新增”，输入名称比如 AIDotNet，再点创建就完事了。

然后切换到“知识库管理”，同样点右上角“新增”。

填写知识库名称，模型推荐用 gpt-4o-mini——目前性价比很高的模型，效果也相当不错。嵌入模型选 text-embedding-ada-002。还可以上传一个头像，点创建。

创建成功后，点进知识库，右上角“上传文件”。

支持直接把图片拖进去，或者点击上传。文件格式建议用 .md，当然 PDF 等其他格式也能用，不过不一定兼容。我们把 FastWiki 的中文文档传上去，然后点下一步。

默认提供文本拆分和 AI 拆分两种方式，按需选择，然后点击提交数据。提交后左下角会显示当前正在量化的文件。

量化完成后回到知识库管理，点操作里的“详情”，就能看到被拆成很多小片段的文件。

回到项目管理，点进对应的应用。

在配置里绑定刚创建的知识库，保存修改。再回到项目管理，点“进入对话”就可以开始测试了。

输入问题，可以看到回复完全符合预期，跟之前教程里的效果一样。

效果非常棒。 后面我们计划给 FastWiki 接入 mem0，让 RAG 变得更智能。 FastWiki 是一个开源且可商用的智能知识库项目，技术栈基于 MasaFramework + React，AI 部分使用微软开源的 SK + KM 实现 RAG。如果你公司有智能客服之类的需求，完全可以用 FastWiki 搭建一套内部系统，直接投入使用。