PandaWiki：AIを活用した知識ベースシステムを迅速に構築

PandaWikiはChangting Technologyによって開発されたオープンソースの知識ベース構築システムです。AIビッグモデル技術を使って、インテリジェントな製品ドキュメント、技術ドキュメント、FAQ、ブログシステムを素早く作成することができます。PandaWikiはDockerデプロイをサポートしており、企業や個人がナレッジマネジメントプラットフォームを迅速に構築するのに適しています。オープンソースであるため、開発者は自由にカスタマイズし、様々なシナリオに対応することができます。インターフェイスはシンプルで直感的な操作が可能で、技術チームや非技術ユーザーに適しています。

機能一覧

• AIを活用したコンテンツ制作コンテンツのプレゼンテーションを最適化するために、大きなモデルを使ってドキュメントの最初のドラフトを作成します。
• AIインテリジェントQ&Aユーザーが質問を入力すると、システムが知識ベースの内容に基づいて正確な回答を自動的に生成します。
• AI検索機能セマンティック検索をサポートし、知識ベース内の関連するコンテンツを素早く見つけることができます。
• マルチタイプ・ナレッジベースのサポート製品ドキュメント、技術ドキュメント、FAQ、ブログなど、さまざまなナレッジベースを作成できます。
• Dockerラピッド・デプロイメントDockerコンテナ化技術により、インストールと環境設定を簡素化。
• オープンソースのカスタマイズソースコードを提供することで、開発者は要求に応じて機能を修正、拡張することができます。
• 多言語サポート多言語での文書管理とユーザーとの対話をサポートします。
• 管理コンソールナレッジベースを管理・維持するための直感的なウェブインターフェースを提供します。

ヘルプの使用

設置プロセス

PandaWikiはDocker 20.x以上をサポートするLinuxシステムにインストールする必要があります。以下は詳細なインストール手順です：

1. 環境を整える
   サーバーにDocker 20.x以上がインストールされていることを確認してください。Dockerのバージョンは以下のコマンドで確認できます：

   docker --version
   

Dockerがインストールされていない場合は、公式ドキュメントを参照してインストールしてください。

2. インストール・コマンドを実行する
   root権限でサーバーにログインし、以下のコマンドを実行してPandaWikiのインストールスクリプトをダウンロードして実行します：

   bash -c "$(curl -fsSLk https://release.baizhi.cloud/panda-wiki/manager.sh)"
   

   インストールには数分かかり、その間に設定オプションを選択するプロンプトが表示されます。プロンプトに従ってインストールを完了します。

3. 住所とログイン情報へのアクセス
   インストールが完了すると、端末に以下のようなメッセージが表示される：

   SUCCESS 控制台信息:
   SUCCESS 访问地址(内网): http://<内网IP>:2443
   SUCCESS 访问地址(外网): http://<外网IP>:2443
   SUCCESS 用户名: admin
   SUCCESS 密码: <随机密码>
   

   ブラウザを使って指定されたアドレスにアクセスし、ユーザー名を入力する。adminとパスワードで管理コンソールにログインします。

4. ナレッジベースの設定
   ログイン後、管理コンソールに入り、"New Knowledge Base "ボタンをクリックします。システムは入力されたドキュメントコレクションに基づいて、対応するウィキサイトを生成します。ユーザーはドキュメントをアップロードしたり、AIオーサリング機能を使ってコンテンツを生成することができます。設定の詳細については、公式ドキュメントをご参照ください：pandawiki.docs.baizhi.cloud.

主要機能の使用

1.AIコンテンツ制作

管理コンソールで「AI作成」モジュールを選択し、トピックまたはキーワードを入力すると、システムは大規模なモデルに基づいて文書の最初のドラフトを生成します。例えば、「製品ユーザーガイド」と入力すると、AIが構造化されたドラフト文書を生成します。あなたはそれを直接編集したり、ナレッジベースに保存することができます。生成されたドキュメントはMarkdown形式をサポートしており、レイアウトの調整が容易です。

2.AIインテリジェントQ&A

ナレッジベースのQ&Aインターフェースでは、ユーザーが質問を入力すると、システムがナレッジベースの内容を分析し、正確な回答を返します。例えば、"How do I configure a server?" と入力すると、システムは技術文書から関連するステップを抽出し、自然言語で回答します。と入力すると、システムは技術文書から関連するステップを抽出し、自然言語で回答します。回答が不正確な場合は、ナレッジベースの内容を手動で調整し、結果を最適化することができます。

3.AI検索

検索バーにキーワードを入力すると、システムはセマンティック検索技術によって関連する文書や段落を返します。従来のキーワード検索と比べて、PandaWikiのAI検索はユーザーの意図を理解します。例えば、"文書編集のヒント "と検索した場合、文書中に完全に一致するものがなくても、システムは関連するコンテンツを見つけることができます。

4.知識ベースの管理

コンソールを使って複数のナレッジベースを作成し、それぞれ別のWikiサイトに対応させることができます。PDF、Word、Markdown形式のドキュメントの一括アップロードがサポートされており、システムは自動的にドキュメントを解析し、検索可能なコンテンツを生成します。また、閲覧や編集が可能なユーザーを決定するアクセス権を設定することもできます。

5.カスタマイズ開発

PandaWikiはオープンソースプロジェクトであり、開発者はGitHub (https://github.com/chaitin/PandaWikiソースコードのダウンロード新しいAI機能の追加やインターフェーススタイルの調整など、二次開発をサポート。公式のコミュニティ・ディスカッション・プラットフォームが提供され、開発者が経験を交換したり、フィードバックしたりできる。

取り扱い上の注意

• ネットワーク構成そうしないとコンソールにアクセスできません。
• ファイルフォーマット: ドキュメントをアップロードする際は、正確な解析のために標準フォーマット（PDFやMarkdownなど）を使用することをお勧めします。
• AIトレーニングAIのQ&Aや検索結果は、ナレッジベースのコンテンツの質に依存しており、ドキュメントは定期的に更新され、最適化されることが推奨される。
• バックアップデータナレッジベースのデータを定期的にバックアップし、偶発的な損失を防ぐ。

アプリケーションシナリオ

1. 企業内ナレッジ・マネジメント
   組織は、従業員がすぐに製品マニュアルを見つけたり、一般的な問題を解決したりすることを容易にする技術文書やFAQシステムを構築するためにPandaWikiを使用しています。例えば、ITチームはサーバー設定ドキュメントをアップロードすることができ、従業員はAI Q&Aを通じてステップバイステップの指示にアクセスすることができます。
2. 製品ドキュメントのリリース
   テクノロジー企業は、顧客がすぐにAI検索を介して使用ガイドやトラブルシューティングを見つけることができる製品のドキュメントサイトを構築するためにPandaWikiを使用しています。例えば、SaaS企業は、各製品のための独立したナレッジベースを作成することができます。
3. 個人ブログシステム
   個人ユーザーは、PandaWikiのAIオーサリング機能を使用して、素早くブログ記事を作成し、技術共有やチュートリアルコンテンツを公開します。システムは多言語に対応しており、グローバルユーザーに適しています。
4. 教育資料の照合
   学校や研修機関はPandaWikiを使用してコースの教材を照合し、学生はAI Q&Aを通じて学習の手助けを得る。例えば、プログラミングのチュートリアルをアップロードした後、学生は特定のコードの質問をすることができます。

品質保証

1. PandaWikiは無料ですか？
   PandaWikiはオープンソースプロジェクトであり、無料で使用できます。GitHubからソースコードをダウンロードし、追加費用なしで自分でデプロイすることができます。
2. 使用するにはどれくらいの技術的背景が必要ですか？
   デプロイには、LinuxとDockerの操作に関する基本的な知識が必要だ。使い方の面では、管理コンソールのインターフェイスはユーザーフレンドリーで、技術者でないユーザーでも簡単に使い始めることができる。
3. AI機能には追加の設定が必要ですか？
   AI機能はビルトインされており、インストール後の追加設定は不要です。しかし、AIの結果を最適化するには、ナレッジベースとして高品質のドキュメントをアップロードする必要があります。
4. 対応言語は？
   PandaWikiは多言語のドキュメントとインターフェースをサポートしています。
5. インストールに失敗した場合の対処法は？
   Dockerのバージョンが20.x以上であることを確認し、ネットワーク接続が安定していることを確認してください。それでも失敗する場合は、GitHubのディスカッションフォーラムで助けを求めてください。