开源知识库软件xwiki在Windows下的安装

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了开源知识库软件xwiki在Windows下的安装。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

开源知识库软件-xwiki在windows上的部署

xwiki是java语言开发的开源知识库

0、参考文档

开源知识库软件-xwiki在windows下的安装:基本参考这个安装即可。

XWiKi 部分汉化

1、前置环境准备

1.1、Windows版本及系统配置

Windows10专业版,32GB内存
kkxwiki,知识管理,知识管理

1.2、JDK11安装

1、xwiki15版本要求至少JDK11。
2、到oracle官网系在JDK11安装。
3、Java11安装以后在Windows的环境变量里配置JAVA_HOME,值就是JDK11的安装地址。如果不配置JAVA_HOME,接下来的Tomcat运行会报错。

1.3、Tomcat9安装

1、xwiki15版本要求至少Tomcat9及以上。
2、到Tomcat官网下载Tomcat9,解压缩即可。

1.4、MySQL5.7数据库的安装

1、xwiki15需要MySQL5.7版本(注意5.1.7不可以,会报错)。
2、安装了MySQL5.7后,创建一个数据库xwiki,并创建一个用户xwiki,将数据xwiki的所有权限(除了Grant外)均授权给xwiki用户。

2、xwiki安装

  1. 到xwiki官网下载war包,将war包解压缩,重命名为xwiki,放到Tomcat9的webapps目录下。
  2. 修改配置文件:xwiki\WEB-INF\hibernate.cfg.xml,注释掉默认的hsqldb数据库配置,使用MySQL的数据库配置,如下所示:
<!-- <property name="hibernate.connection.url">jdbc:hsqldb:file:${environment.permanentDirectory}/database/xwiki_db;shutdown=true</property>
<property name="hibernate.connection.username">sa</property>
<property name="hibernate.connection.password"></property>
<property name="hibernate.connection.driver_class">org.hsqldb.jdbcDriver</property>-->

<property name="hibernate.connection.url">jdbc:mysql://IP地址:端口号/xwiki?useUnicode=true&amp;characterEncoding=utf-8</property>
 <property name="hibernate.connection.username">xwiki</property>
<property name="hibernate.connection.password">xwiki用户的密码</property>
<property name="hibernate.connection.driver_class">com.mysql.jdbc.Driver</property>

kkxwiki,知识管理,知识管理

  1. 将MySQL的jdbc驱动 mysql-connector-java-5.1.49.jar,复制到xwiki\WEB-INF\lib目录下。

  2. 修改XWiki的默认工作路径,修改配置文xwiki/WEB-INF/xwiki.properties的environment.permanentDirectory=D:\apache-tomcat-9.0.73\webapps\wiki\data,也可以改为其他目录。

  3. 运行startup.bat启动Tomcat

  4. 访问http://localhost:8080/xwiki/,根据指引逐步初始化xwiki

3、配置

3.1、修改配置支持对文档内容进行搜索

默认的配置只支持对文档标题进行搜索,因此需要做如下配置实现对内容的搜索:

  1. 点击右上角如下图标
    kkxwiki,知识管理,知识管理

  2. 点击“管理wiki”
    kkxwiki,知识管理,知识管理

  3. 点击“查询”
    kkxwiki,知识管理,知识管理

  4. 点击“查询”
    kkxwiki,知识管理,知识管理

  5. 将“缺省的搜索引擎”由Solr改为Database即可。
    kkxwiki,知识管理,知识管理

4、问题解决

4.1、附件无法上传问题

一般这种问题是由于配置了nginx作为负载均衡,需要在nginx的http那里增加一句话:client_max_body size 1024m;如下所示:
kkxwiki,知识管理,知识管理

4.1、附件无法下载和删除问题

1、查了下,官方FAQ宣称无法下载现象基本上都是环境问题。网络带宽、负载均衡配置、网络安全限制都可能造成附件无法下载,其中负载均衡节点可能会限制响应体大小。详见:https://kkxwiki.seeyoncloud.com/bin/viewrev/maintenance/%E5%B9%B3%E5%8F%B0%E5%AE%A2%E6%88%B7BUG_FAQ/WebHome?rev=2.1
2、然后我试了下不经过nginx,果然可以下载和删除。所以应该是nginx的问题。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-764506.html

到了这里,关于开源知识库软件xwiki在Windows下的安装的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 智能AI知识库,增强AI知识的开源项目

    FastWiki是一个高性能、基于最新技术栈的知识库系统,旨在为大规模信息检索和智能搜索提供解决方案。它采用微软Semantic Kernel进行深度学习和自然语言处理,在后端使用 MasaFramework ,前端采用 MasaBlazor 框架,实现了一个高效、易用、可扩展的智能向量搜索平台。其目标是帮

    2024年03月09日
    浏览(40)
  • wiki.js一个开源知识库系统

    wiki.js是一个开源Wiki应用程序,官网介绍为: A modern, lightweight and powerful wiki app built on NodeJS 访问Github:github 访问Wike:js.wiki 开源知识库平台,和语雀有一样的功能,独立部署; wiki支持权限管理、用户管理,可使用markdown格式编辑; wiki的部署推荐使用postgres9.5以上版本作为存

    2024年02月04日
    浏览(39)
  • LangChain-Chatchat 开源知识库来了

    LangChain-Chatchat 是基于 ChatGLM 等大语言模型与 LangChain 等应用框架实现,开源、可离线部署的 RAG 检索增强生成大模型知识库项目。最新版本为 v0.2.10,目前已收获 26.7k Stars,非常不错的一个开源知识库项目。 项目地址:https://github.com/chatchat-space/Langchain-Chatchat 顾名思义,LangC

    2024年04月17日
    浏览(34)
  • 开源知识库平台Raneto--使用Docker部署Raneto

    1.1 Raneto简介 Raneto是一个免费、开放、简单的 Markdown 支持的 Node.js 知识库。 1.2 知识库介绍 知识库 知识库是指存储和组织知识的系统或库,它包括了各种类型的信息和知识,如文本、图像、音频、视频等。知识库可以用于存储和检索知识,帮助人们获取特定领域的知识和解决

    2024年04月12日
    浏览(30)
  • BookStack开源免费知识库docker-compose部署

            BookStack(书栈)是一个功能强大且易于使用的开源知识管理平台,适用于个人、团队或企业的文档协作和知识共享。 简单易用 :BookStack提供了一个直观的用户界面,使用户能够轻松创建、编辑和组织文档 多层级结构 :文档可以以多层级的方式组织,方便用户创

    2024年02月10日
    浏览(27)
  • AnythingLLM:基于RAG方案构专属私有知识库(开源|高效|可定制)

    继OpenAI和Google的产品发布会之后,大模型的能力进化速度之快令人惊叹,然而,对于很多个人和企业而言,为了数据安全不得不考虑私有化部署方案,从GPT-4发布以来,国内外的大模型就拉开了很明显的差距,能够实现的此路径无非就只剩下国内的开源大模型可以选择了。而

    2024年02月04日
    浏览(47)
  • Quivr 基于GPT和开源LLMs构建本地知识库 (更新篇)

    自从大模型被炒的越来越火之后,似乎国内涌现出很多希望基于大模型构建本地知识库的需求,大概在5月底的时候,当时Quivr发布了第一个0.0.1版本,第一个版本仅仅只是使用LangChain技术结合OpenAI的GPT模型实现了一个最基本的架子,功能并不够完善,但可以研究研究思路,当

    2024年02月12日
    浏览(35)
  • 【大模型知识库】(2):开源大模型+知识库方案,docker-compose部署本地知识库和大模型,毕昇+fastchat的ChatGLM3,BGE-zh模型,通过拖拽/配置方式实现大模型编程

    https://www.bilibili.com/video/BV1xi4y1e7MD/ 【大模型知识库】(2):开源大模型+知识库方案,docker-compose部署本地知识库和大模型,毕昇+fastchat的ChatGLM3,BGE-zh模型 Bisheng是一款领先的开源大模型应用开发平台,赋能和加速大模型应用开发落地,帮助用户以最佳体验进入下一代应用开

    2024年02月04日
    浏览(74)
  • Knowledge-QA-LLM: 基于本地知识库+LLM的开源问答系统

    基于本地知识库+LLM的问答系统。该项目的思路是由langchain-ChatGLM启发而来。 缘由: 之前使用过这个项目,感觉不是太灵活,部署不太友好。 借鉴如何用大语言模型构建一个知识问答系统中思路,尝试以此作为实践。 优势: 整个项目为模块化配置,不依赖 lanchain 库,各部分

    2024年02月15日
    浏览(31)
  • 开源大模型ChatGLM2-6B 2. 跟着LangChain参考文档搭建LLM+知识库问答系统

    租用了1台GPU服务器,系统 ubuntu20,Tesla V100-16GB (GPU服务器已经关机结束租赁了) SSH地址:* 端口:17520 SSH账户:root 密码:Jaere7pa 内网: 3389 , 外网:17518 VNC地址:* 端口:17519 VNC用户名:root 密码:Jaere7pa 硬件需求,ChatGLM-6B和ChatGLM2-6B相当。 量化等级    最低 GPU 显存 F

    2024年02月03日
    浏览(39)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包