
UltraRAG
UltraRAG 2.0 (UR-2.0)是首个基于 Model Context Protocol (MCP) 架构设计的 RAG 框架。这一设计让科研人员只需编写 YAML 文件,就可以直接声明串行、循环、条件分支等复杂逻辑,从而以极低的代码量快速实现多阶段推理系统。
PandaWiki 是一个开源的 AI 驱动知识库平台,支持快速搭建智能化的产品文档、技术手册、FAQ 或博客系统。它集成了 AI 创作、AI 问答、AI 语义搜索 等能力,同时提供标准的 Wiki 管理与发布功能,适用于企业知识沉淀、开发者文档或社区内容管理。

所有 AI 功能依赖用户自定义的大模型 API(如 OpenAI、通义千问、DeepSeek 等),不绑定特定厂商,数据完全由用户掌控。

以 root 用户执行以下命令(自动下载并启动容器):
bash -c "$(curl -fsSLk https://release.baizhi.cloud/panda-wiki/manager.sh)"
安装过程约需 3–5 分钟,脚本会自动拉取镜像、初始化数据库并启动服务。
安装完成后,终端将输出访问地址与管理员凭据,例如:
SUCCESS 控制台地址: http://192.168.1.100:2443
SUCCESS 用户名: admin
SUCCESS 密码: auto-generated-random-string
使用浏览器访问该地址,登录管理控制台。
首次登录后需配置大语言模型(LLM):
gpt-4o、qwen-max)| 场景 | 使用方式 |
|---|---|
| 企业内部知识库 | 导入 Confluence/Notion 内容,通过飞书机器人提供问答 |
| 开源项目文档 | 用 Sitemap 导入 GitHub Pages,发布为 AI 增强版文档站 |
| 产品 FAQ 系统 | 嵌入官网的 Wiki 挂件,用户可直接提问 |
| 个人博客/笔记 | 用 AI 辅助写作,导出 PDF 用于归档或分享 |







