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用 WorkBuddy 搭建专属知识库问答助手：让 AI 回答有据可查

这就是知识库问答（RAG，检索增强生成）的思路：先把你的资料结构化入库，AI 回答时只从资料里找证据，再基于证据生成答案。本文就用 WorkBuddy 带你搭一个能用的本地知识库问答助手。

2026-08-13

WorkBuddy+ima，一键搭好你的AI知识库（保姆教程）

下面这份教程，带你从零搭起一条"沉淀 → 调用 → 输出 → 回存"的 AI 知识闭环。

2026-08-03

ooderAgent 知识库——AI Agent 不再只是"调用工具"而是"理解组织"

当 AI Agent 不再只是"调用工具"，而是"理解组织"——文档知识库正在重新定义人机协作的边界

2026-07-29

【漏洞复现】YesWiki知识库edit接口存在任意文件读取漏洞

YesWiki是一个开源、易用的 Wiki 平台，基于 PHP 和 MySQL 开发，适合个人、团队和组织快速搭建知识库或协作平台。

2026-07-22

WorkBuddy保姆级教程（廿九）｜知识库运营——把散落的资料变成宝藏

网页文章：微信里看到的好文章，直接发送到IMA知识库。或者让WorkBuddy帮你：

2026-07-17

05-不用写代码怎么搭一个本地 Markdown 知识库

小张是个产品经理，不是程序员。他看到这些就退缩了："我只是想整理一下资料，怎么这么复杂？"

2026-07-10

AI 网关代理 RAG 检索：Dify 轻松对接外部知识库的新实践

方案一：RAG 检索代理基于 Dify 外部知识库扩展功能，通过 Higress AI 网关代理，能够实现在 Dify 知识库中创建并连接 RagFlow 以及百炼知识库。

2025-08-29

AI知识库救命方案

什么是 RAG 知识库？简单来说，RAG 知识库就是让 AI 针对用户提出的特定知识问题，给出准确的回答。其应用场景广泛，例如：内部员工问答：解答企业规章制度、工作流程等问题。

2025-07-17

MaxKB 开源知识库问答系统 GitHub Star 数量突破 15,000 个！

截至2025年3月26日16:30，飞致云旗下开源项目——基于大语言模型和RAG的知识库问答系统MaxKB GitHub Star数超过15,000个！

2025-03-27

MaxKB 开源知识库问答系统 GitHub Star 数量突破 10,000 个！

截至2024年9月18日17:30，FIT2CLOUD飞致云旗下开源项目——基于大语言模型和RAG的知识库问答系统MaxKB GitHub Star数超过10,000个！

2024-09-19

MaxKB 开源知识库问答系统累计下载数量超过 200,000 次！

截至2024年9月13日9:30，FIT2CLOUD飞致云旗下开源项目——基于大语言模型和RAG的知识库问答系统MaxKB全网累计下载数量超过200,000次！

2024-09-14

言图科技成立 FourthDimension SIG，为 openKylin 构建本地知识库发力

言图科技，专注于大语言模型、自然语言处理以及私域知识库产品的研发与应用的高新技术企业。

2024-08-02

可用于智能客服的完全开源免费商用的知识库项目

可用于智能客服的完全开源免费商用的知识库项目介绍 FastWiki项目是一个高性能、基于最新技术栈的知识库系统，专为大规模信息检索和智能搜索设计。

2024-02-28

写给工程师的 MacBook 商用级大模型知识库部署方案

本文介绍了如何在自己的 MacBook 上部署一套知识库方案辅助自己的知识管理工作，希望能给每位计划自己搭建大模型知识库应用的工程师一点参考。

2023-12-27

知识库场景下能否赶超 ChatGPT？

与传统基于知识库的方法不同，RAG 采用的 LLM 已经包含了大量的基于公开互联网的知识。

2023-08-08

不知道有没有人和我一样，觉得自建的东西是互联网上的“自留地”、私人空间，有一种自己的一亩三分地随心所欲的痛快。比如自建的博客想写什么随笔就写什么，不用取悦读者可以自娱自乐；再比如自建的 wiki 有不会的知识点就可以直接记录，不用担心被嘲笑低级。抛开共建这块不聊，Wiki 不同于博客的随性，记录的内容更注重知识点和分类，可以用来构建自己的知识网络。如果把博客比作“日记本”，那 wiki 就是“笔记本”它用来记录知识点，方便用时查阅和更新，有清晰的目录而且一个知识点还可以关联到其它知识点，逐步拓展成“百科全书”。一、介绍在于积累，还不能忘记梳理。今天，我们要介绍的开源项目是专门用来构建 wiki 平台，助你梳理知识点的 wiki.js 地址：https://github.com/requarks/wiki 它是一款轻量级、功能强大的 wiki 开源项目，拥有评论、Markdown 编辑器、图片上传、标签、全局搜索、协同编辑、编辑历史、用户管理、谷歌分析等功能，而且支持高度自定义。用到的技术栈也不同于老旧的 wiki 系统，它采用了 Node.js、PostgreSQL、Vue.js、Docker 等技术。基于 Docker 实现的一键部署，颇有 WordPress 之风，不要太爽！重点是支持中文，而且界面简洁还不失美感，这点足以让它在众多同类项目中脱颖而出。看到这儿，你是不是手痒了呢？下面就和我一起来让它跑起来吧！二、安装开源项目成功的必要因素之一就是有详细易懂的文档，而安装说明又是重中之重。 Wiki.js 官方文档提供了多种部署方法，包括：Linux、macOS、Windows、Docker、k8s 等，涵盖了几乎所有可能性，十分全面。下面我就介绍其中最快捷和通用的一种，即基于 Docker 的 Docker Compose 部署。 Tips：如果你不懂 Docker 建议跟着这里逐步执行下面我将主要介绍 Linux 下的安装步骤，其它系统有桌面版不再赘述。如果你机器上有 Docker 仅需两步即可完成安装。第一步，安装 docker-compose： 1、下载 curl -L https://get.daocloud.io/docker/compose/releases/download/v2.4.1/docker-compose-`uname -s`-`uname -m` > /usr/local/bin/docker-compose 2、加执行权限 $ sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose 3、创建快捷方式 $ sudo ln -s /usr/local/bin/docker-compose /usr/bin/docker-compose 至此，你就可以在任何地方使用 docker-compose 命令了。第二步，运行 docker-compose： 1、创建配置文件 docker-compose.yml 内容如下：整个项目分为数据库和项目代码两部分，与之对应的是 pg 容器和 wiki 容器。 version: "3" services: db: container_name: pg image: postgres:11-alpine environment: POSTGRES_DB: wiki POSTGRES_PASSWORD: wikijsrocks POSTGRES_USER: wikijs logging: driver: "none" restart: unless-stopped volumes: - db-data:/var/lib/postgresql/data wiki: container_name: wiki image: ghcr.io/requarks/wiki:2 depends_on: - db environment: DB_TYPE: postgres DB_HOST: db DB_PORT: 5432 DB_USER: wikijs DB_PASS: wikijsrocks DB_NAME: wiki restart: unless-stopped ports: - "8001:3000" volumes: db-data: 2、在配置所在的目录下，执行命令：运行：docker-compose up -d 查看容器：docker ps 停止：docker-compose down 最后，如果你想开启 HTTPS 的话，我这里推荐用 Caddy 服务器。没用过没关系，我们写过介绍使用 Caddy 的文章特别简单。 Caddyfile 的配置内容如下： 8001 端口对应的是上面 wiki 容器的 ports 端口映射域名 { reverse_proxy 127.0.0.1:8001 } 执行 caddy start 启动 Caddy 服务器，浏览器中访问对应的域名，网站初始化的引导界面，就会出现在你的面前了。至此，以上就是 wiki.js 安装的全过程，你跑起来了吗？三、瑕不掩瑜 Wiki.js 并不是十全十美的，虽然我只是刚上手，但还是发现了一些美中不足：第一次访问加载速度较慢虽然 wiki.js 更新积极、提交频繁，但目前它还不支持自定义主题对中文搜索不友好，默认不支持中文搜索，需要采用 ES 但这样就不再轻量，或者采用 pg 插件让 pg 支持中文分词中文翻译覆盖率并不像官网展示的 100%，管理后台里还是有未翻译的地方但是瑕不掩瑜，它基本上实现了我对 wiki 想要的所有功能。而且总好过自己从头实现一个 wiki 系统吧，后面我会用 wiki.js 做一个新的网站： https://cheatsheet.store/ 等我玩顺手了搞通上面的问题就去给它提 PR 做贡献，期待更强大的 wiki.js！四、最后知识需要融会贯通。知识本是杂乱无章的，需要通过实践经验，让它们建立联系，变得井然有序，才会得心应手，释放出强大的创造力。最后，用 wiki.js 构建你的知识网络，梳理已有的知识不断推陈出新，让它在你寻求更高突破的路上，助你一臂之力！更多讲解开源项目的文章尽在：https://github.com/HelloGitHub-Team/Article

2022-04-15

Python知识库大全让你一键“配齐”

红红火火恍恍惚惚，借着猪年的喜庆，小猪佩琦又在中国火了一把。2019年，有没有为自己设定一个目标呢，比如学好python，让自己更有竞争力。今天给大家深度挖掘社区的大宝库，这里的python资源你绝对值得拥有！ 2018社区top10文章干货：Python学习笔记：开始Python编程大佬程序员给小白整理出的详细Python爬虫学习路线，机不可失！Python的5种传参姿势,两分钟就能了解Python 10大谬论，你可能对Python存在的一些误解！Python程序员的30个常见错误Python编辑器你选哪个？我选PyCharm边玩游戏边学 Python ，编程竟如此有趣！python 赋值语句学习Python，怎能不懂点PEP呢？R语言和 Python —— 一个错误的分裂除了AI，你不该忽视Python在这4大领域的应用！学习

2019-01-24

LTR：应用于电商智能客服领域知识库搜索的实践

关键词：搜索、机器学习、学习排序、Learning to Rank(LTR) 1：背景搜索引擎排序（Ranking）的优化是搜索领域中普遍遇到的问题，通常会涉及到很多的排序策略，传统的排序方法一般通过构造相关度函数，然后按照相关度进行排序。影响相关度的因素很多，也有很多经典算法模型来满足这一需求，但是对于传统的排序方法，有很多特征信息的情况下，单一的函数或者模型很难融合很多参数，也容易出现过拟合的现象，而机器学习方法很容易融合多种特征，能一定程度的解决稀疏、过拟合等问题。因此，以机器学习的理论基础来解决ranking问题便形成了Learning to Rank（学习排序、LTR）的方法。 Learning to Rank是在机器学习领域中有监督学习（Supervised Learning）的排序方法，如今已经被广泛应用于搜索

2018-02-26

个人用户（AI‑API开发者）核心痛点

个人开发者在调试AI API原型的时候，不少棘手的麻烦，并不是写代码带来的。就算直接选用海外原厂接口，任务崩溃、费用管控难、报错难以定位这些痛点依旧存在。

2026-09-29

日常数字环境下个人 IT 安全分层防护体系研究

数字化生活深度渗透之下，普通用户在日常场景中面临钓鱼攻击、弱口令滥用、恶意软件感染、数据意外丢失等多重安全威胁，一次误点击或一处配置疏忽便可能导致个人信息泄露与财产损失。

2026-09-20

资源下载

更多资源

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。