火爆 Github！五分鐘搭好 AI 知識庫
如果你這兩年也在到處“囤知識”——網盤一堆 PDF、瀏覽器幾百個收藏夾、飛書/語雀里散落的文檔，再加上 AI 聊天記錄到處都是——那 PandaWiki 基本就是為你量身定做的。
PandaWiki 不僅存儲資料方便，檢索起來更容易，而且還能根據個人知識庫中的內容，結合AI進行智能回答。
我們在使用PandaWiki搭建的品三國知識庫中，用戶用自然語言提問，例如：諸葛亮是怎么死的？
AI 會基于你導入的文檔檢索+總結給出答案，而不是瞎編：
演示地址：
http://47.96.9.75/這個功能可以很好的幫助我們檢索個人知識庫中的內容，提高效率。
PandaWiki是什么？
一句話： PandaWiki = 開源 + 私有化部署 + AI 原生的知識庫 / Wiki 系統。
它用大模型把「寫文檔、搜文檔、答問題」這三件事打通了：你只管把資料丟進去，剩下交給 AI。官方定位是用來搭建產品文檔、技術文檔、FAQ、博客系統等智能知識庫。
該項目在 GitHub 上已經獲得 8K 的 Star。
開源地址：
https://github.com/chaitin/PandaWiki
PandaWiki 有什么核心優勢？
1. AI 深度賦能，重新定義知識管理
不同于傳統工具的 “AI 貼皮”，PandaWiki 從底層實現了 AI 與知識庫的融合：
- AI 創作助手：只需要給出一個主題，比如「K8s 部署手冊」「新員工 Onboarding 指南」，它會給你生成結構化大綱，再配合潤色、摘要、FAQ 抽取，寫文檔效率直接 x3。
- 智能問答引擎：在前臺 Wiki 里，用戶用自然語言提問（例如「諸葛亮是怎么死的？」「怎么配置 Nginx 反向代理？」），AI 會基于你導入的文檔檢索+總結給出答案，而不是瞎編。
- 語義搜索：不記得關鍵詞也沒關系，模糊描述、術語記錯，它也能通過語義理解找到相關內容。
- 多模型兼容：支持 ChatGPT、DeepSeek、千問等主流大模型，單次對話成本低至 1 分錢，個人也無壓力。
2. 一鍵部署 + 全場景集成，零門檻使用
作為程序員友好型工具，PandaWiki 把 “簡單” 做到了極致：
3 分鐘極速部署：無需復雜配置，一條命令搞定 Docker 安裝，Linux 服務器直接執行：
bash -c "$(curl -fsSLk https://release.baizhi.cloud/panda-wiki/manager.sh)"安裝完成自動生成訪問地址、用戶名和密碼，復制粘貼即可登錄；
全平臺無縫銜接：支持釘釘、飛書、企業微信機器人集成，手機端就能隨時查知識；還能通過 API 對接 ERP、Jira 等系統，打破數據孤島；
多格式兼容：Markdown、Word、PDF 直接導入，甚至能通過 URL、Sitemap 批量抓取網頁內容，舊文檔遷移零成本。
3. 開源免費 + 企業級安全，兼顧靈活與可控
完全開源：基于 AGPL-3.0 協議，代碼透明可審計，個人和商業使用均免費，無訂閱陷阱；
細粒度權限：支持 RBAC 權限體系和 SSO 單點登錄，可按團隊、部門隔離文檔，滿足企業合規要求；
私有化部署：數據存儲在自己服務器，避免云端泄露風險，中小團隊也能擁有企業級安全保障。
3 分鐘上手教程：從部署到使用全流程
Step 1：環境準備
操作系統：Linux（x86_64 架構）
依賴工具：Docker 20.10.14+、Docker Compose 2.0.0+
最低配置：1 核 CPU+2GB 內存 + 5GB 磁盤（推薦 4GB 內存更流暢）
Step 2：一鍵安裝
使用 root 權限登錄你的服務器，然后執行以下命令。
bash -c "$(curl -fsSLk https://release.baizhi.cloud/panda-wiki/manager.sh)"根據命令提示的選項選擇安裝目錄并進行安裝，命令執行過程將會持續幾分鐘，請耐心等待。
默認安裝路徑位于 /data/pandawiki
執行部署命令后，控制臺會輸出成功信息：
SUCCESS 訪問地址(內網): http://*.*.*.*:2443
SUCCESS 訪問地址(外網): http://*.*.*.*:2443
SUCCESS 用戶名: admin
SUCCESS 密碼: **********************復制地址到瀏覽器，用默認賬號密碼登錄即可。
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Step 3：配置 AI 模型（關鍵步驟）
注冊百智云賬號（新用戶送 5 元體驗金）：
https://baizhi.cloud/進入 “模型廣場” 獲取 API Token；
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在 PandaWiki 后臺 “系統設置” 中，粘貼 Token 并選擇模型（推薦 DeepSeek-V3），保存即可啟用 AI 功能。
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Step 4：創建專屬知識庫
點擊 “創建知識庫”，輸入名稱（如 “IT服務圈兒文檔庫”）和訪問域名，即可生成獨立 Wiki 站點。
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支持按 “產品文檔”“FAQ” 分類管理。
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還能設置訪問口令保護隱私。
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Step 5：創建知識庫內容
在管理后臺，可以直接創建文件夾或者文檔。
PandaWiki 支持強大的編輯器，支持富文本和 Markdown 語法編寫，方便不同習慣的用戶。
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寫完的文檔還能輕松導出為 Word、PDF 或 Markdown 文件。
同時還支持便捷的內容導入，支持通過飛書文檔、Notion、網頁鏈接、Sitemap、RSS 訂閱甚至直接上傳文件等多種方式，快速將現有內容導入到知識庫中，省去大量復制粘貼的麻煩。
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競品橫評：PandaWiki 憑什么脫穎而出？
功能特性 | PandaWiki | Notion | Confluence | 傳統 Wiki |
AI 原生能力 | ? 深度集成 | ? 付費基礎版 | ? 無 | ? 無 |
部署難度 | ? 一鍵安裝 | ? SaaS 專屬 | ? 復雜配置 | ?? 中等難度 |
開源免費 | ? 完全開源 | ? 訂閱制 | ? 企業付費 | ?? 部分開源 |
中文支持 | ? 完美適配 | ?? 一般 | ?? 需插件 | ?? 參差不齊 |
企業集成 | ? 豐富 API + 機器人 | ?? 有限集成 | ?? 插件依賴 | ?? 定制成本高 |
數據來源：官方文檔及實測對比
不難發現，PandaWiki 完美平衡了 “智能化”“易用性” 和 “性價比”，既解決了傳統工具的低效問題，又避開了商業產品的付費陷阱。
PandaWiki多重能力
PandaWiki除了可以搭建個人知識庫外，還能夠深入到我們的工作生活中
- 打造專屬問答機器人：配置釘釘 / 飛書機器人后，團隊成員可直接在聊天窗口提問，80% 的常見問題無需人工回復，客服工作量大減；
- 批量導入舊文檔：通過 Sitemap 導入整站內容，或用 RSS 訂閱自動同步博客更新，知識沉淀更高效；
- 自定義 AI Prompt：在系統設置中添加指令（如 “回答需包含代碼示例和參考鏈接”），讓 AI 輸出更貼合需求；
- 多知識庫協同：按項目創建獨立知識庫，通過跨庫搜索實現全局知識聯動，大型團隊也能有序管理。
最后
如果你：
- 已經被各個平臺分散的資料逼瘋
- 想擁有一個只看你自己文檔的「專屬 AI 助理」
- 或者只是想找一個好玩又實用的開源項目來折騰
那 PandaWiki 非常值得你花一個午休時間試試。
GitHub 倉庫地址：
https://github.com/chaitin/PandaWiki
你的每一個 Star，都是開發團隊持續優化的動力，也能讓更多人發現這款神器！
