0 1 前言
在信息泛滥的时代，记录比记忆更可靠，整理比收藏更重要。
每天，我们都会接触大量的信息：技术笔记、学习心得、工作流程、灵感想法……可当你真正需要它们时，却往往找不到、记不清，甚至忘了它曾存在过。
许多人习惯将知识散落在各个平台：微信收藏、Notion、语雀、石墨文档、印象笔记……看似方便，其实碎片化严重、迁移成本高，甚至还可能面临数据丢失或隐私泄露的风险。
这正是为什么，越来越多的人开始选择搭建一个属于自己的知识库系统。
今天我们所搭建的这个项目程序由“长亭技术公司开发的开源项目“：Panda wiki我个人体验了即好完又很使用。
0 2 正文
一、项目简介
PandaWiki 是一款 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
该项目已经发布在了github上面
🧩 PandaWiki 能做什么？
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📝 编写技术文档、项目笔记、学习笔记
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🧠 构建知识图谱，方便检索与复用
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🧑🤝🧑 小团队协作写文档、技术方案同步
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🔐 本地部署，数据私有，适合内网或敏感资料管理
看了介绍我们就手痒痒就像自己动手来搭建该项目，下面我们就实操吧，来个保姆及教程。
二、pandawiki搭建
一、准备工作
环境需求
安装 PandaWiki 前，请确保你的系统环境符合以下要求
- 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
这是官网给出的要求，我们现在用的计算机是win系统，本次提到的要在Linux系统安装需要我们首先在我们的计算机上面安装VMware虚拟机再通过虚拟机安装Linux系统Docker安装pandawiki，有nas的朋友直接可以在nas上面部署,在NAS上部署需要
部署步骤
1、连接NAS：使用SSH工具（如Electerm等）连接到飞牛NAS。输入sudo -i获取root权限，并输入密码，当用户名变为root后，即可进行下一步操作。
安装Electerm可以在NAS docker里面安装
2、执行一键安装脚本：在SSH终端中输入Panda Wiki的一键脚本命令默认的安装路径为/data/pandawiki，可根据需求自行更改。
3、查看安装信息：安装完成后，终端会输出控制台的访问信息，包括访问地址、用户名和密码等。
脚本命令
bash -c "$(curl -fsSLk https://release.baizhi.cloud/panda-wiki/manager.sh)"
等待安装就可以按部就班，安装完成后会给出我们访问IP地址这个IP地址需要我们记好。
二、项目体验
1、打开浏览器直接输入我们刚才给出的ip地址后面一定要加上端口不然是无法访问的。
我们第一次登录会弹出系统配置，按照以下操作配置
官方项目推荐使用 百智云模型广场 快速接入 AI 模型。选好模型后我们就可以开始创建知识库了。
2、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，Wiki里面知识包罗万象。
我们在主页打开自己的知识库，知识库提供了创建文档多种格式
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强大的富文本编辑能力：兼容 Markdown 和 HTML，支持导出为 word、pdf、markdown 等多种格式。
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AI 驱动智能化：AI 辅助创作、AI 辅助问答、AI 辅助搜索。
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轻松与第三方应用进行集成：支持做成网页挂件挂在其他网站上，支持做成钉钉、飞书、企业微信等聊天机器人。
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通过第三方来源导入内容：根据网页 URL 导入、通过网站 Sitemap 导入、通过 RSS 订阅、通过离线文件导入等。
🌟 我为什么选择 PandaWiki？
| 优势 | 说明 |
|---|---|
| 🐳 Docker 一键部署 | 零配置上手，快速可用 |
| 📄 Markdown 支持 | 格式自由，代码友好 |
| 🔍 全文搜索 | 支持标题、正文、标签检索 |
| 🛡️ 私有部署 | 数据完全可控，无需联网 |
| 🤝 支持协作 | 多人共享编辑，适合小团队 |
0 3 结束语
知识越整理，价值越大；信息越沉淀，未来越轻松。
从今天开始，搭建一个属于你自己的知识库吧，用 PandaWiki，让你的技术成长更有章法！
