AI知识库：开源 PandaWiki 实测！调研·部署·体验全记录——个人开发者与企业皆可零成本上手的免费知识库

🚀当前市场难点

🧠个人开发者角度

缺乏高效、低成本的知识管理工具
现有解决方案功能冗余，学习成本高
数据隐私和安全性难以保障

🧠企业角度

团队协作知识库工具价格昂贵
难以与现有系统集成
知识沉淀和检索效率低下

📚知识库的重要性

提升个人和团队的知识管理效率
促进信息共享与协作
长期积累形成可复用的知识资产

💼Pandawiki 介绍

📜Pandawiki 简介

轻量级、开源、支持 AI 的知识库工具
支持 Markdown、富文本编辑
提供智能搜索、知识图谱等功能

📜竞品对比

功能/产品	Pandawiki	Notion	Obsidian	Confluence
开源	✅	❌	❌	❌
AI 支持	✅	✅（付费）	❌	❌
本地部署	✅	❌	✅	❌
协作功能	✅	✅	❌	✅
成本	免费	订阅制	免费/付费插件	企业级付费

⚙️Pandawiki 部署教程

🌐系统环境要求

操作系统：Linux
CPU 指令架构：x86_64
软件依赖：Docker 20.10.14 版本以上
软件依赖：Docker Compose 2.0.0 版本以上
推荐资源：1 核 CPU / 4 GB 内存 / 20 GB 磁盘
最低资源：1 核 CPU / 2 GB 内存 / 5 GB 磁盘

📦 一键安装

# 执行以下脚本

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

🛠 选择: "安装"

- 默认安装路径位于 /data/pandawiki

- 可根据控制台提示进行手动修改调整

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🛠 等待安装成功后 "控制台会输出"

SUCCESS  控制台信息:
SUCCESS    访问地址(内网): http://*.*.*.*:2443
SUCCESS    访问地址(外网): http://*.*.*.*:2443
SUCCESS    用户名: admin
SUCCESS    密码: **********************

⚡ Panda Wiki 访问

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🖥️ 配置 AI 模型

PandaWiki 是由 AI 大模型驱动的 Wiki 系统，在使用之前请先接入 AI 大模型，在未配置大模型的情况下 AI 创作、AI 问答、AI 搜索 等功能无法正常使用。

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📋 接入什么样的模型

Chat 模型：即对话模型，如 ChatGPT-4、Deepseek-R1、Deepseek-V3 等具备对话功能的模型均属此类。

Embedding 模型：即嵌入模型，能够将文档转换为向量形式，为 PandaWiki 提供智能搜索和内容关联功能。

Reranker 模型：即重排模型，通过对初始检索结果进行二次排序，实现“快速召回 + 精准排序”，是提升检索效果的核心技术。

📋 Token 的消耗量

在 PandaWiki 的应用场景中，Embedding 和 Reranker 的模型使用成本极低，几乎可以忽略不计。

PandaWiki 的主要 AI 成本集中在 Chat 模型的输入部分。根据实际使用情况，单次对话通常消耗 1000 至 10000 个输入 Token。

以每百万 Token 1 元的模型价格计算，单次对话的成本控制在 1 分钱以内。

📋 支持对接的平台

目前 PandaWiki 支持接入的大模型供应商如下：

百智云模型广场（推荐） ：参考文档百智云模型广场

DeepSeek：参考文档 DeepSeek

OpenAI：ChatGPT 所使用的大模型，参考文档 OpenAI

Ollama：Ollama 通常是本地部署的大模型，参考文档 Ollama

硅基流动：参考文档 SiliconFlow

月之暗面：Kimi 所使用的模型，参考文档 Moonshot

其他：其他兼容 OpenAI 模型接口的 API