兄弟们，最近发现了个新的AI知识库系统：PandaWiki，一款 AI 大模型驱动的开源知识库搭建系统，帮助你快速构建智能化的 产品文档、技术文档、FAQ、博客系统，借助大模型的力量为你提供 AI 创作、AI 问答、AI 搜索 等能力。

今天，教大家在群晖NAS上部署PandaWiki，文章较长，建议先收藏再看！

一、什么是PandaWiki

PandaWiki 是一款专注于「智能化」的开源知识库搭建系统。

它旨在帮助用户快速构建产品文档、技术文档、FAQ、博客系统等各类知识集合，并借助 AI 大模型的能力，提供 AI 创作、AI 问答、AI 搜索等核心功能。

简单来说，PandaWiki 不只是一个静态的文档存储工具，更是一个能与用户 「互动」 的智能知识平台。

无论是企业用于内部知识沉淀，还是对外展示产品信息，都能轻松胜任。

二、功能特性

PandaWiki 的核心优势在于 「AI 驱动」 与 「强大的扩展性」，具体特性如下：

• AI 驱动智能化：集成 AI 大模型能力，支持 AI 辅助创作（快速生成文档初稿）、AI 辅助问答（基于知识库内容解答用户问题）、AI 辅助搜索（精准定位所需知识），让知识库从 “被动查询” 升级为 “主动服务”。

• 强大的富文本编辑能力：兼容 Markdown 和 HTML 格式，支持复杂排版；同时支持将文档导出为 Word、PDF、Markdown 等多种格式，满足不同场景的使用需求。

• 灵活的第三方集成：可作为网页挂件嵌入其他网站，也能对接钉钉、飞书、企业微信等办公工具，做成聊天机器人，让知识触达更便捷。

• 多来源内容导入：支持通过网页 URL、网站 Sitemap、RSS 订阅、离线文件等多种方式导入内容，快速充实知识库，无需手动逐条录入。

三、部署

在部署之前，你需要一台支持 Docker 20.x 以上版本的 Linux 系统来安装 PandaWiki。

这里我选择在群晖NAS上通过虚拟机系统安装ubuntu系统。

如果已经知道怎么安装Linux系统，可以直接跳到3.3节。

3.1 创建Linux虚拟机

首先在ubuntu官网上下载ubuntu server：

下载完成之后，把iso系统包上传到群晖NAS的某个目录下：

然后安装「Virtual Machine Manager」：

打开「Virtual Machine Manager」，点击「虚拟机」，然后点击「新增」：

在弹出的窗口中选择「Linux」，然后点击「下一步」：

选择「存储空间」，然后继续点击「下一步」：

输入「名称」、「CPU」、「内存容量」、「视频卡」，其他可以默认，其中CPU推荐至少1核，内存推荐至少2G，视频卡选vga，如下所示：

输入「空间大小」，点击「下一步」，这里我是50G：

选择「网络」，继续「下一步」：

「启动ISO文件」选择刚才上传到NAS的ISO文件，并开启「自动启动」：

最后点击「完成」即可完成创建：

3.2 安装Linux系统

虚拟机创建完成之后，点击「开机」：

然后点击「连接」，连接到虚拟机：

即可连接到Linux系统上，如下图所示，然后选择「Try or Install Ubuntu Server」：

过一会，就可以看到安装界面，选「English」，然后回车：

选择「done」，然后回车：

配置静态IP，然后继续选择「done」，然后回车，这里我配置的IP是192.168.66.30，后面会用到：

然后选择「done」，一直回车，然后输入服务器名、用户名、密码：

安装OpenSSH Server，这个可以让我们后面通过ssh连接服务器：

继续一路回车，就开始安装系统了：

安装完成之后，重启一下，就安装好了：

3.3 安装Docker

登录到刚才安装的Linux服务器上：

输入sudo -i，切换到root账号：

然后依次输入下面的命令安装Docker：

# Add Docker's official GPG key:
sudo apt-get update
sudo apt-get install ca-certificates curl
sudo install -m 0755 -d /etc/apt/keyrings
sudo curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg -o /etc/apt/keyrings/docker.asc
sudo chmod a+r /etc/apt/keyrings/docker.asc

# Add the repository to Apt sources:
echo \
  "deb [arch=$(dpkg --print-architecture) signed-by=/etc/apt/keyrings/docker.asc] https://download.docker.com/linux/ubuntu \
  $(. /etc/os-release && echo "${UBUNTU_CODENAME:-$VERSION_CODENAME}") stable" | \
  sudo tee /etc/apt/sources.list.d/docker.list > /dev/null
sudo apt-get update

sudo apt-get install docker-ce docker-ce-cli containerd.io docker-buildx-plugin docker-compose-plugin

安装完成之后，输入下面的命令，安装PandaWiki：

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

选择「安装」：

输入安装目录，默认为「/data/pandawiki」：

然后就开始安装了：

安装完成之后，提示如下：

可以看到访问地址、用户名、密码。如果想要进行更多交流，也可以扫码加群交流。

四、PandaWiki实战

在浏览器输入访问地址，比如我的是：https://192.168.66.30:2443

输入上面的用户名、密码登录到PandaWiki主页。

4.1 添加模型

第一次进入会弹出配置窗口，包括「用户管理」、「Chat模型」、「Embedding模型」、「Rerank模型」。

这里我们在「Chat模型」中添加一个模型，这里我使用了「阿里云百炼」平台，模型是「DeepSeek-V3」：

设置完之后，点击保存即可。

4.2 创建知识库

添加完模型之后，会提示让创建一个知识库，输入相关信息之后，点击创建即可：

4.3 使用体验

创建完知识库之后，即可进入到主页，左侧栏包含「文档」、「统计」、「问答」、「反馈」、「发布」、「设置」选项。

首先在「文档」页面点击「创建文档」，这里我上传了一篇论文：

点击文档，可以看到详细的内容：

然后我们可以点击「访问Wiki网站」，进行知识库问答：

在搜索框输入一个问题：

可以看到PandaWiki会进行知识库检索，并在最终的回答中给出参考文献：

在「统计」页面，可以看到访客记录、用户分布、流量等信息，可以让企业很方便的进行流量监控。

在「问答」页面，可以看到用户的提问记录：

在「发布」页面，可以看到已经发布的文档，这些已发布的文档可以在Wiki问答首页进行检索：

在设置界面，可以看到相关的设置选项，包括：服务地址、认证方式、主题风格、问答机器人等等。

五、总结

PandaWiki 凭借 AI 大模型的赋能，将传统知识库升级为 “智能交互平台”，无论是内容创作、查询还是分发，都变得更加高效。

其开源特性允许用户根据需求自定义修改，而简单的部署流程和丰富的集成能力，让它能适配从个人到企业的多种场景。

如果你正在寻找一款能 「思考」 的知识库工具，不妨试试 PandaWiki。