PandaWiki是一款AI驱动的开源知识库系统，提供智能问答、AI辅助创作和语义搜索功能。无需编程基础，5分钟即可搭建，支持多平台大模型API对接。可构建产品文档、技术文档、FAQ和博客系统，支持多渠道内容导入。可作为网页挂件嵌入或集成到钉钉、飞书等平台。相比Notion、Obsidian等工具，PandaWiki开源免费，AI功能原生集成。GitHub已获8.6k星，适合个人学习沉淀和企业高效协作。
还在为知识管理混乱发愁？学习笔记散落在文件夹、企业文档查找像大海捞针、客户咨询重复回复占用大量时间？今天给大家安利一款 AI 驱动的开源王炸工具 ——PandaWiki，无需编程基础，5分钟就能搭建起智能化知识库，不管是个人学习沉淀还是企业高效协作，都能完美 hold 住！
PART 01
项目概述：AI + 开源
PandaWiki 是一款由 AI 大模型驱动的开源知识库搭建系统，凭借强大的功能和极低的上手门槛，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。上线后累计装机量突破 3w+，成为开发者和企业争相追捧的热门项目。
短短不到一年的时间，项目目前在 GitHub 上已经获得8.6k的 Star，增长速度飞快。
PART 02
功能特色
- AI 原生智能化能力：作为 AI 大模型驱动的知识库系统，核心包含 AI 智能问答、AI 辅助创作、AI 语义搜索，内置向量模型（bge-m3）和重排序模型（bge-reranker-v2-m3），支持对接百智云、DeepSeek、OpenAI 等多平台大模型 API。
- 全能文档管理与编辑：可构建产品文档、技术文档、FAQ、博客等多种类型系统；具备强大富文本编辑能力，兼容 Markdown 和 HTML 格式；支持导出为 Word、PDF、Markdown 等多种文件格式，满足不同使用场景需求。
- 灵活内容导入方式：支持多渠道内容导入，包括通过网页 URL 导入、网站 Sitemap 导入、RSS 订阅导入、离线文件导入等，快速整合分散知识资源。
- 多端集成与场景适配：可作为网页挂件嵌入其他网站，也能集成钉钉、飞书、企业微信等聊天机器人，还支持微信公众号对接；适配企业客服、内部知识助手、开发者文档库、个人知识管理等多元场景。
PART 03
快速安装
新手也能轻松搞定，全程只需 3 步，跟着操作就行！
- 准备环境（前置要求）
系统：Linux（x86_64 架构）
配置：最低 1 核 CPU、2GB 内存、10GB 磁盘（推荐配置更流畅）
依赖：Docker 20.10.14+ 和 Docker Compose 2.0.0+
- 一键安装 PandaWiki
使用 root 权限登录服务器，执行以下命令安装PandaWiki。
bash -c "$(curl -fsSLk https://release.baizhi.cloud/panda-wiki/manager.sh)"选择安装，首先会检查系统环境，创建安装目录，再下载Docker镜像，最后启动所有的服务，大约需要等待3-5分钟时间。
安装命令结束完后，终端界面会输出访问地址，用户明和密码。
SUCCESS 控制台信息: SUCCESS 访问地址(内网): https://*.*.*.*:2443 SUCCESS 访问地址(外网): https://*.*.*.*:2443 SUCCESS 用户名: admin SUCCESS 密码: **********************使用浏览器打开上述内容中的访问地址，输入用户名和密码登录
配置AI大模型
点击 PandaWiki 控制台右上角的 “系统配置” 按钮，根据下方图片分别配置 不同的AI模型
创建知识库
知识库是一组文档的集合，PandaWiki 将会根据知识库中的文档，为不同的知识库分别创建 “Wiki 网站”。
输入站点名称和路径，你的个人知识库就初步建成啦！
创建文档
PandaWiki除了能手动创文档外，支持本地文件导入，URL导入、语雀、飞书文档、钉钉文档等十几种。
网站支持离线拖拽的方式导入文档。
文档导入成功后，我们就可以进行发布操作。
点击“发布”。发布之后，PandaWiki内置的AI立刻就会这些文档进行梳理并学习。
PandaWiki还支持嵌入为 钉钉、飞书、企业微信的 AI 机器人，让知识在协作场景中都可以随手可用。
内嵌数据统计，包括实时来访、用户分布、问答来源、来源域名等，方便你随时随地分析知识使用情况。
同时系统提供在线体验地址，方便大家更真实的体验
PART 04
与热门 AI 产品对比
市面上知识库工具不少，但 PandaWiki 的优势一对比就很明显：
| 产品 | 优势 | 不足 |
|---|---|---|
| Notion | 界面美观，功能丰富 | 付费功能多，国内访问慢，AI 需插件 |
| Obsidian | 本地存储，轻量流畅 | 多人协作弱，AI 功能依赖插件 |
| 语雀 | 中文生态好，适合文档协作 | 第三方集成少，AI 功能有限 |
| PandaWiki | 开源免费，原生AI功能， 支持云端部署，AI深度集成，多平台机器人集成 |
除此之外，PandaWiki 还能和热门 AI 工具联动：对接 GPT-4 提升创作质量，对接 DeepSeek 优化中文问答体验，搭配钉钉 / 企业微信实现高效办公，组合使用效果更佳！
最后
我在一线科技企业深耕十二载，见证过太多因技术卡位而跃迁的案例。那些率先拥抱 AI 的同事，早已在效率与薪资上形成代际优势，我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在大模型的学习中的很多困惑。
我整理出这套 AI 大模型突围资料包：
- ✅AI大模型学习路线图
- ✅Agent行业报告
- ✅100集大模型视频教程
- ✅大模型书籍PDF
- ✅DeepSeek教程
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为什么说现在普通人就业/升职加薪的首选是AI大模型？
人工智能技术的爆发式增长，正以不可逆转之势重塑就业市场版图。从DeepSeek等国产大模型引发的科技圈热议，到全国两会关于AI产业发展的政策聚焦，再到招聘会上排起的长队，AI的热度已从技术领域渗透到就业市场的每一个角落。
智联招聘的最新数据给出了最直观的印证：2025年2月，AI领域求职人数同比增幅突破200%，远超其他行业平均水平；整个人工智能行业的求职增速达到33.4%，位居各行业榜首，其中人工智能工程师岗位的求职热度更是飙升69.6%。
AI产业的快速扩张，也让人才供需矛盾愈发突出。麦肯锡报告明确预测，到2030年中国AI专业人才需求将达600万人，人才缺口可能高达400万人，这一缺口不仅存在于核心技术领域，更蔓延至产业应用的各个环节。
资料包有什么？
①从入门到精通的全套视频教程⑤⑥
包含提示词工程、RAG、Agent等技术点
② AI大模型学习路线图（还有视频解说）
全过程AI大模型学习路线
③学习电子书籍和技术文档
市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的
④各大厂大模型面试题目详解
⑤ 这些资料真的有用吗?
这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。
所有的视频教程由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。
资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。
智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。
课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事！
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应届毕业生：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。
零基础转型：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界。
业务赋能 突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型。
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