基于 LangChain 的开源 GPT 向量 + 知识数据库，帮助个人或企业实现自己的专属 AI 问答助手
veotax ·PRO
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Casibase （ https://github.com/casibase/casibase ）是一套开源的基于 Web 的 AI 知识数据库，适合个人或者组织作为自己的专属内部 AI 知识库来使用。GitHub 已达到 1600+ stars ，欢迎体验~
主要功能如下：
- 支持 OpenAI GPT-4 模型、GPT Vision 图片解析、DALL-E 画图等功能；
- 支持最新的 Claude 3 Opus 、Sonnet 等模型，超越 GPT-4 ；
- 国际模型支持：Azure OpenAI 、Google Gemini Pro 、HuggingFace 、Cohere 等；
- 国内模型支持：文心一言、通义千问、ChatGLM 、Minimax 、讯飞星火等；
- 支持多种 Embedding 嵌入 API 接口，如 OpenAI V3, Ada V2, 百度文心一言等；
- 支持多种通用文档格式：TXT, Markdown, Docx, PDF 等，支持 PDF 文件智能解析；
- 支持以会话或消息为单位，计算所有大模型 API 的 Token 数和价格（美元或人民币），方便管理员进行 API 成本统计；
- 支持 AI 小助手通过右下角弹框嵌入到应用网站，进行在线实时聊天，支持聊天会话人工接入；
- 知识库文档存储支持本地存储，或云端存储（阿里云 OSS 、Amazon S3 、群晖 NAS 等几乎所有主流云存储都有支持）；
- 支持多用户、多租户，支持管理员进行用户管理、角色管理、权限管理，既适合个人使用，也适合组织使用；
- 支持 QQ 、微信、企业微信、钉钉、Google 、GitHub 等多种第三方登录，支持短信登录、邮箱验证码登录登；
- 支持谷歌 reCAPTCHA 、hCaptcha 、阿里云、GEETEST 极验、Cloudflare Turnstile 等多种人机验证方式，专业防盗刷；
- 聊天会话云端存储，所有设备实时消息同步，随时可查看，不会丢失；
- 支持中文、英文等在内的十几种界面语言。
在线体验：
- 机器人聊天（前台）： https://demo.casibase.com/
- 后台管理（后台）： https://demo-admin.casibase.com/
源码：
- GitHub： https://github.com/casibase/casibase
- 官网文档： https://casibase.org
社区反馈：
- Discord: https://discord.gg/devUNrWXrh
- QQ 群：963536134
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metalvest 2025 年 2 月 28 日
@zdw189803631 用铜币好像可以把自己的帖子顶上去？
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SkywalkerJi 2025 年 3 月 4 日 via Android
rag 召回数量是有限的，如果内容超过 k 值岂不是一定查不到。
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G64q9J89mN5KSgmE 2025 年 3 月 4 日
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wyntalgeer 2025 年 3 月 4 日
@terranboy 把你的文档扔给 AI 整理一下给 RAG ，再探再报
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clear 2025 年 3 月 4 日
和 ragflow 区别或者优势在哪里
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Bunsei 2025 年 3 月 4 日
看起来还不错，有空试一试。
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xinta 2025 年 3 月 11 日
@ren2881971 其实私有化，除了钱多，我觉得没啥优势，又不是军工涉密单位
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SethShi 2025 年 3 月 17 日
请教一下，像 cursor 那样项目级分析代码是用知识库分析？
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rqYzyAced2NbD8fw 2025 年 3 月 19 日  1
v2 新 casdoor
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potatowish 2025 年 3 月 27 日 via iPhone
@LanhuaMa #110 casdoor 小号起的项目
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clino 2025 年 4 月 1 日
支持 ldap 登入吗？我看了一下好像没说有支持，企业内用要支持这个比较好哈。
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vem 2025 年 4 月 7 日
@SimonZhong Text 2 SQL 有什么问题吗？我最近测下来，准确率比知识库要高很多
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zhangyou1010 2025 年 4 月 18 日
和腾讯的 ima 比起来，效果怎么样？
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avenger 2025 年 5 月 6 日 via iPhone
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G9E7GdL3f4NmG0hd 2025 年 5 月 6 日
一打开网页就报错啊
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jackbon 2025 年 5 月 9 日
到现在为止 没发现一款能达到工作辅助效果的本地知识库。 目前市面上的开源的基本都搭建调试过 达不到工作要求！
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01802 2025 年 5 月 26 日 via Android
anythingllm 自带了，不知道楼主的如何，抽空试试看。
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byby 2025 年 5 月 27 日
回答时出现错误。
The target vector's length: [1536] should equal to knowledge vector's length: [3], target vector = [0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0], knowledge vector = [0.1 0.2 0.3] |
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opentrade 2025 年 6 月 2 日
@SimonZhong 的确也只有 RAGFlow 好点，但也没好太多，相比几款商业化方案，差距大太多。
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skuuhui 2025 年 6 月 27 日
历史记录都没带吗？
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Seanfuck 2025 年 8 月 14 日
这东西只适合大型文档，小型文档不如直接丢多模态大模型。
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TeslaM3 2025 年 10 月 31 日
效果差得一 b
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newjuzi 2025 年 11 月 21 日
有做过类似的项目，有一些难点和建议希望能分享出来，开源 GPT 向量 + 知识数据库 + MCP 做一些自动化开发 部署 以及对 飞书 jira 或者服务器进行一些操作的，把开发运维的日常工作做成类似于班车发版的形式，但是知识库对项目的一些逻辑原理的增益并不佳，MCP 对于飞书或者服务器的连接也效果不佳，不是因为网络条件服务器连不上，就是因为飞书 jira 上的一些操作没有开放接口做不了。至于知识库也是，注入了很多规范流程，但是模型理解的效果不佳，可能需要对模型进行重训，个人来说也没有那么多的时间和技术储备来做到用的很舒服。这点是比较难的
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TabGre 15 天前 via iPhone
以我公司内部的 rag 应用 太垃圾了 都开始转为本地文件 grep 了
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