介紹

FastWiki項目是一個高性能、基于最新技術棧的知識庫系統，專為大規模信息檢索和智能搜索設計。利用微軟Semantic Kernel進行深度學習和自然語言處理，結合.NET 8和MasaBlazor前端框架，后臺采用.NET 8+MasaFramework+SemanticKernel，實現了一個高效、易用、可擴展的智能向量搜索平臺。我們的目標是提供一個能夠理解和處理復雜查詢的智能搜索解決方案，幫助用戶快速準確地獲取所需信息。

技術棧

• 前端框架：MasaBlazor通過HttpClient實現前后分離

• 后端框架：MasaFramework?基于 .NET 8使用MiniApis實現webApi功能，并且更高的性能

• 向量搜索引擎：使用?PostgreSQL?的向量插件，優化搜索性能

• 深度學習與NLP：微軟Semantic Kernel，提升搜索的語義理解能力

• 許可證：Apache-2.0，鼓勵社區貢獻和使用

特點

• 智能搜索：借助Semantic Kernel的深度學習和自然語言處理技術，能夠理解復雜查詢，提供精準的搜索結果。

• 高性能：通過pgsql的向量插件優化向量搜索性能，確保即使在大數據量下也能快速響應。

• 現代化前端：使用MasaBlazor前端框架，提供響應式設計和用戶友好的界面。

• 強大的后端：基于最新的.NET 8和MasaFramework，確保了代碼的高效性和可維護性。

• 開源和社區驅動：采用Apache-2.0許可證，鼓勵開發者和企業使用和貢獻。

項目部分截圖介紹

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# 為什么選擇 MASA Blazor？## Blazor 是什么？Blazor 是一個使用 .NET 生成交互式客戶端 Web UI 的框架：- 使用 C# 代替 JavaScript 來創建信息豐富的交互式 UI。
- 共享使用 .NET 編寫的服務器端和客戶端應用邏輯。
- 將 UI 呈現為 HTML 和 CSS，以支持眾多瀏覽器，其中包括移動瀏覽器。
- 與新式托管平臺（如 Docker）集成。使用 .NET 進行客戶端 Web 開發可提供以下優勢：
- 使用 C# 代替 JavaScript 來編寫代碼。
- 利用現有的 .NET 庫生態系統。
- 在服務器和客戶端之間共享應用邏輯。
- 受益于 .NET 的性能、可靠性和安全性。
- 在 Windows、Linux 和 macOS 上使用 Visual Studio 保持高效工作。
- 以一組穩定、功能豐富且易用的通用語言、框架和工具為基礎來進行生成。## MASA Blazor 是什么？基于Material Design設計和BlazorComponent的交互能力提供標準的基礎組件庫。提供如布局、彈框標準、Loading、全局異常處理等標準場景的預置組件。從更多實際場景出發，滿足更多用戶和場景的需求，縮短開發周期，提高開發效率，并提供一整套Web解決方案 - MASA Blazor Pro。## 為什么選擇 MASA Blazor？MASA Blazor 基于 Material 設計規范，每一個組件都經過精心設計，具有模塊化、響應式和優秀的性能。MASA Blazor 是由一支專業的全職技術團隊進行定期維護升級，高效的響應速度，多元化的解決方案，并提供企業級支持。目前已在知名企業使用，且MASA團隊自研的MASA Stack產品線也將持續使用，除了可以保證項目質量，還可以持續的增加新的組件和功能。MASA Stack 除了為開發者提供眾多中臺類開源項目，其最基礎的組成部分之一 MASA Blazor 也希望可以打造成最實用的組件庫。## Masa Blazor和Token有什么關系？Token是一個01年的.NET程序員，熱愛開源，Token經常對于Masa的開源項目進行貢獻開源代碼，他們的淵源就像是上天指定的一樣，Masa Blazor是一個非常不錯的開源項目哦。## 優勢：- 豐富組件：包含Vuetify 1:1還原的基礎組件，以及很多實用的預置組件和.Net深度集成功能，包括Url、面包屑、導航三聯動，高級搜索，i18n等。
- UI設計語言：設計風格現代，UI 多端體驗設計優秀。
- 專業示例：MASA Blazor Pro提供多種常見場景的預設布局。
- 簡易上手：豐富詳細的上手文檔，免費的視頻教程（制作中）。
- 社區活躍鼓勵：用戶參與實時互動，做出貢獻加入我們，構建最開放的開源社區。
- 長期支持：全職團隊維護，并提供企業級支持。

點擊下一步數據處理：

在這里我們提供了直接拆分和問答拆分（暫未實現）

我們修改了自定義處理的參數，這個數值會影響到文檔拆分，如果拆分得當回復的效果會更好，如果拆分過大會導致token消耗太大可能導致欠費，然后我們再點擊下一步：

在這里我們可以看到所有的需要上傳的文件，在這里的步驟是先將文件上傳到服務器，然后會將數據添加到后臺，并且進行向量化數據，這個過程會比較長具體看文檔內容。

上傳完成以后列表會顯示上傳的數據，點擊查看可以查看到拆分的文檔的所有數據

點擊查看詳情能看到所有的信息

點擊應用->創建應用：

打開應用然后店家選擇知識庫，將剛剛添加的知識庫于當前應用綁定，然后點擊保存修改，，這樣對話的時候就會搜索綁定的知識庫了，在這里我們也可以修改一些應用參數，比如開場白或角色的prompt定義：

然后我們點擊聊天，然后輸入我們的知識庫的內容

問：Masa Blazor和Token有什么關系？

我們可以看到以上知識庫的回復效果，如果你是直接提問Gpt的話就不把你知道Token是誰！知識庫再一定情況下能彌補AI的欠缺，再比如定制我們的企業文檔的時候只需要吧文檔全部給知識庫然后將應用做成一個對話我們就可以為客戶提供一個體驗更好的文檔小助手，甚至于可以替代非常多的客服人力成本。

文章轉載自：tokengo

原文鏈接：https://www.cnblogs.com/hejiale010426/p/18042409

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