** Introduction **
FastWiki项目是一个高性能、基于最新技术栈的知识库系统，专为大规模信息检索和智能搜索设计。利用微软 Semantic Kernel 进行深度学习和自然语言处理，结合.NET 8 和MasaBlazor前端框架，后台采用.NET 8+MasaFramework+SemanticKernel，实现了一个高效、易用、可扩展的智能向量搜索平台。我们的目标是提供一个能够理解和处理复杂查询的智能搜索解决方案，帮助用户快速准确地获取所需信息。
** Technology Stack **
- 前端框架：
MasaBlazor通过HttpClient实现前后分离 - 后端框架：
MasaFramework基于 .NET 8 使用MiniApis实现webApi功能，并且更高的性能 - 向量搜索引擎：使用
PostgreSQL的向量插件，优化搜索性能 - Deep Learning and NLP: Microsoft Semantic Kernel to improve semantic understanding of search
- License: Apache-2.0, encouraging community contribution and use
** Characteristics **
- Intelligent Search: With the help of Semantic Kernel's deep learning and natural language processing technology, it is possible to understand complex queries and provide accurate search results.
- High performance: Optimize vector search performance through pgsql's vector plug-in to ensure fast response even under large data volumes.
- Modern Front End: Use the MasaBlazor Front End Framework to provide responsive design and a user-friendly interface.
- Powerful backend: Based on the latest. NET 8 and MasaFramework, it ensures efficient and maintainable code.
- Open source and community-driven: Adopt the Apache-2.0 license and encourage developers and businesses to use and contribute.
** Introduction to some screenshots of the project **
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Upload our documents Our document templates are provided below:
# 为什么选择 MASA Blazor？
## Blazor 是什么？
Blazor 是一个使用 .NET 生成交互式客户端 Web UI 的框架：
- 使用 C# 代替 JavaScript 来创建信息丰富的交互式 UI。
- 共享使用 .NET 编写的服务器端和客户端应用逻辑。
- 将 UI 呈现为 HTML 和 CSS，以支持众多浏览器，其中包括移动浏览器。
- 与新式托管平台（如 Docker）集成。
使用 .NET 进行客户端 Web 开发可提供以下优势：
- 使用 C# 代替 JavaScript 来编写代码。
- 利用现有的 .NET 库生态系统。
- 在服务器和客户端之间共享应用逻辑。
- 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。
- 以一组稳定、功能丰富且易用的通用语言、框架和工具为基础来进行生成。
## MASA Blazor 是什么？
基于 Material Design 设计和 BlazorComponent 的交互能力提供标准的基础组件库。提供如布局、弹框标准、Loading、全局异常处理等标准场景的预置组件。从更多实际场景出发，满足更多用户和场景的需求，缩短开发周期，提高开发效率，并提供一整套 Web 解决方案 - MASA Blazor Pro。
## 为什么选择 MASA Blazor？
MASA Blazor 基于 Material 设计规范，每一个组件都经过精心设计，具有模块化、响应式和优秀的性能。
MASA Blazor 是由一支专业的全职技术团队进行定期维护升级，高效的响应速度，多元化的解决方案，并提供企业级支持。目前已在知名企业使用，且 MASA 团队自研的 MASA Stack 产品线也将持续使用，除了可以保证项目质量，还可以持续的增加新的组件和功能。
MASA Stack 除了为开发者提供众多中台类开源项目，其最基础的组成部分之一 MASA Blazor 也希望可以打造成最实用的组件库。
## Masa Blazor 和 Token 有什么关系？
Token 是一个 01 年的.NET 程序员，热爱开源，Token 经常对于 Masa 的开源项目进行贡献开源代码，他们的渊源就像是上天指定的一样，Masa Blazor 是一个非常不错的开源项目哦。
## 优势：
- 丰富组件：包含 Vuetify 1:1 还原的基础组件，以及很多实用的预置组件和.Net 深度集成功能，包括 Url、面包屑、导航三联动，高级搜索，i18n 等。
- UI 设计语言：设计风格现代，UI 多端体验设计优秀。
- 专业示例：MASA Blazor Pro 提供多种常见场景的预设布局。
- 简易上手：丰富详细的上手文档，免费的视频教程（制作中）。
- 社区活跃鼓励：用户参与实时互动，做出贡献加入我们，构建最开放的开源社区。
- 长期支持：全职团队维护，并提供企业级支持。
Click next step for data processing:
Here we provide direct splitting and Q & A splitting (not yet implemented)
We have modified the custom processing parameters. This value will affect the document splitting. If it is properly split, the reply effect will be better. If it is too large, it will consume too much tokens and cause arrears. Then we click Next:
Here we can see all the files that need to be uploaded. The steps here are to upload the files to the server first, then add the data to the background, and vectorize the data. This process will be relatively long, depending on the document content.
After the upload is completed, the list will display the uploaded data. Click View to view all the data in the split document
Click to view details to see all the information
Click Application-> Create Application:
Open the application and then the store selects the knowledge base, bind the knowledge base you just added to the current application, and then click Save Modify, so that the bound knowledge base will be searched during the conversation. Here we can also modify some application parameters, such as prologue or prompt definition of the role:
Then we click Chat and enter the content of our knowledge base
Question: What is the relationship between Masa Blazor and Token?
We can see the response effect of the above knowledge base. If you ask Gpt directly, you will not know who the Token is! The knowledge base can make up for the lack of AI under certain circumstances. For example, when customizing our enterprise documents, we only need to give all the documents to the knowledge base and then turn the application into a dialogue. We can provide customers with a small document assistant with a better experience. It can even replace a lot of customer service labor costs. If you have deeper customization needs, you can contact me on WeChat: hjl010426
** Project open source **
FastWiki采用 Apache-2.0，您也可以完全商用不会有任何版权纠纷
GitHub: https://github.com/239573049/fast-wiki Gitee: https://gitee.com/hejiale010426/fast-wiki
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