开源免费的DeepSeek 企业级RAG系统，支持本地私有化部署，商业化

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）系统是一种结合信息检索与文本生成的技术框架，通过动态整合外部知识库提升大语言模型（LLM）的生成质量与可靠性。

企业级客服、法律咨询、医疗诊断等需高精度知识的场景、辅助文献分析、知识图谱构建及个性化学习内容生成，都需要RAG技术。

ChatWiki 是一款国产开源的知识库 AI 问答系统，基于大语言模型（LLM）和检索增强生成（RAG）技术构建。它将传统检索方法与生成模型结合，通过引入外部知识库增强生成内容，能提高回答准确性，处理长尾和专业问题。

1.配置模型

直接登录ChatWiki 系统，或在github下载ChatWiki进行本地部署。

进入系统设置界面，配置所选用的大模型 API key 等信息，将其接入系统。目前 ChatWiki 支持 20 多种主流模型，如 DeepSeek、OpenAI、文心一言等。

2.创建知识库

点击 “知识库管理”，选择 “新增知识库”，可上传 PDF、DOCX、TXT、XLSX、HTML 等多种格式的文档，ChatWiki 会自动对导入的文本数据进行预处理、向量化或 QA 分割。

3.创建机器人

点击 “机器人管理”，选择 “新增机器人”，填写机器人名称。设置机器人系统提示词、关联知识库、欢迎语、未知问题提示语等信息。

4.配置使用场景

在 “机器人管理 - 对外服务” 中，根据指引，可在在线网站、H5 链接、微信小程序、微信公众号、微信客服等场景配置使用本地知识库。

通过以上步骤，企业可以快速搭建一个本地RAG知识库及智能客服了！