webwhiz

自托管AI客服,让机器人秒懂你的产品

WebWhiz 是一个基于 TypeScript 构建的自托管 AI 聊天机器人框架,旨在让开发者快速为产品创建专属的智能客服。它通过抓取网站文档或知识库内容,结合 OpenAI 等大语言模型,实现基于产品知识的精准问答。核心能力包括:一键爬取网站内容生成知识库、提供可嵌入的聊天组件、支持自定义提示词和模型参数、以及完整的后端 API。它解决了通用聊天机器人缺乏产品特定知识、数据隐私难以保障的问题,让企业能以较低成本拥有私有化部署的智能客服系统。项目处于成长阶段,星标超千,技术栈聚焦 AI 与聊天场景,适合需要快速集成产品问答能力的团队。

开源 freemium 对话助手
访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗
GitHub 星标 ★ 1043
维护状态 低维护
是否开源
定价模式 freemium

项目数据

分类对话助手
开发团队webwhiz-ai
所属国家
定价模式freemium
价格说明提供免费套餐,包含基础功能,付费计划解锁更多高级功能,具体价格需查看官网。
访问状态
是否开源
开源协议AGPL-3.0
主要语言TypeScript
技术栈/模型ai,chat,chatbot,chatgpt,openai,self-hosted
GitHub 星标★ 1043
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2023-04-28 00:00:00
最近更新2026-09-19 00:00:00
维护状态低维护
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-08-09
浏览次数2

使用教程

难度:进阶 约 30 分钟 部署方式:Docker 7 步

环境要求

  • Docker 与 docker-compose(Docker 方式)
  • Node.js 与 yarn、npm(本地安装方式)
  • Python 3 与 python3-venv(运行 python worker)
  • OpenAI API Key(OPENAI_KEY、OPENAI_KEY_2)

安装与启动步骤

  1. 1克隆项目仓库

    从 GitHub 拉取 webwhiz 源码到本地,后续所有命令都在仓库根目录执行。

    git clone https://github.com/webwhiz-ai/webwhiz.git
    cd webwhiz
  2. 2填写环境变量

    编辑仓库根目录下的 .env.docker 文件,填入自己的 OPENAI_KEY 和 OPENAI_KEY_2 两个密钥。

  3. 3Docker 启动服务

    在仓库根目录执行 docker-compose,-d 表示以守护进程方式在后台运行整个服务栈。

    docker-compose up -d
  4. 4安装 Node 依赖

    本地安装方式:在根目录用 yarn 安装 Node 依赖,为后续构建做准备。

    yarn install
  5. 5安装 Python 依赖

    进入 workers 目录创建虚拟环境并激活,再安装 python worker 所需依赖。

    cd workers
    python3 -m venv venv
    source venv/bin/activate
    pip install -r requirements.txt
  6. 6构建并启动后端

    回到根目录构建项目,全局安装 pm2(需要时加 sudo),用 pm2 启动服务进程。

    cd ..
    yarn run build
    npm install -g pm2
    pm2 start ecosystem.config.js
  7. 7启动前端应用

    安装前端依赖后运行前端开发服务;如需打包前端可执行 npm run build。

    npm install
    npm run start

关键配置

配置项必填说明示例
OPENAI_KEYOpenAI 接口密钥,用于训练和驱动聊天机器人sk-xxxxxxxxxxxxxxxx
OPENAI_KEY_2第二个 OpenAI 密钥,README 要求与 OPENAI_KEY 一并填写sk-xxxxxxxxxxxxxxxx

如何确认成功

README 未给出明确验证方式;pm2 启动后应能看到 backend http server、js worker 和 python worker 均在运行。

常见问题

Q:WebWhiz 是什么?

A:它可以把 ChatGPT 训练在你的网站数据上,生成一个可嵌入网站的聊天机器人,无需编写代码。

Q:多久爬取一次我的网站?

A:目前是每月爬取一次;如需更高频次的扫描,需要联系官方咨询。

Q:会收集网站上的哪些数据?

A:只收集页面文本以及页面标题、描述等元数据,不收集个人身份信息或敏感数据,仅扫描搜索引擎可见的公开内容。

Q:怎么把机器人加到我的网站?

A:在网站中嵌入官方提供的一小段 script 标签脚本即可完成接入。

Q:超过套餐额度会怎样?

A:README 中该问答内容不完整,未给出明确说明,建议联系 hi@webwhiz.ai 确认。

注意事项

  • 遇到安装问题可按 README 提示发邮件到 hi@webwhiz.ai。
  • npm install -g pm2 在部分系统需要加 sudo 才能全局安装。
  • 改动 .env.docker 后需重新执行 docker-compose 才会生效。
  • python worker 必须在激活的虚拟环境中安装依赖。

核心亮点

  • 一键爬取网站文档生成知识库,无需手动整理训练数据
  • 支持自托管部署,数据完全掌控,隐私安全有保障
  • 提供可嵌入的聊天组件,几分钟内集成到现有网站

不足之处

  • 文档/社区待观察
  • 依赖外部LLM API,推理成本需自行承担

适用场景

  • 产品官网嵌入智能FAQ客服
  • 企业内部知识库问答助手
  • SaaS平台提供定制化AI客服功能

替代项目

Dify、FastGPT、Chatwoot

项目介绍

webwhiz 是对话助手领域的开源项目,由 webwhiz-ai 开发,2023 年首次发布。

在全站 13,014 个收录项目中,它的 GitHub 星标数(1,043)位列前 30%,在对话助手分类中处于中上游。

项目已超过三个月没有代码更新,维护节奏明显放缓,最近一次代码更新于 2026-09-19。提供免费套餐,包含基础功能,付费计划解锁更多高级功能,具体价格需查看官网。从国内网络环境看,可直接访问。

它主要面向的使用场景是:产品官网嵌入智能FAQ客服。同类可对比的替代方案包括 Dify、FastGPT、Chatwoot。

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