En la era digital actual, las empresas y los individuos tienen una creciente demanda de gestión eficiente del conocimiento y sistemas inteligentes de preguntas y respuestas. Con el rápido desarrollo de las tecnologías de inteligencia artificial, las personas buscan soluciones más inteligentes y eficientes para mejorar el procesamiento de información, optimizar flujos de trabajo y mejorar la experiencia del usuario.

Casibase, como sistema de base de conocimiento y diálogo con IA de código abierto, se ha convertido en la solución preferida de muchos desarrolladores y empresas debido a su potente compatibilidad con múltiples modelos, soporte para funciones empresariales y una interfaz web intuitiva y amigable. No solo organiza y recupera conocimiento de manera eficiente, sino que también proporciona interfaces flexibles que pueden integrarse fácilmente con varios modelos de IA para satisfacer las necesidades de diferentes escenarios.

Al mismo tiempo, modelos avanzados de IA recientemente lanzados como DeepSeek R1 han captado una amplia atención en la comunidad de desarrolladores debido a su excelente rendimiento, tecnología de destilación optimizada y disponibilidad gratuita de código abierto. Las potentes capacidades de razonamiento e integración de conocimiento de DeepSeek R1 lo convierten en una excelente opción para tareas de preguntas y respuestas inteligentes, generación de código, comprensión de texto, etc., convirtiéndose así en un miembro importante del ecosistema de IA de código abierto.

En este artículo, discutiremos cómo integrar eficientemente Casibase con DeepSeek R1 para construir un sistema de base de conocimiento y diálogo con IA que tenga alto rendimiento, seguridad y potentes funcionalidades. Presentaremos los pasos clave desde la configuración del entorno hasta la aplicación práctica, y analizaremos cómo aprovechar las funciones empresariales de Casibase y las potentes capacidades de DeepSeek R1 para lograr una gestión precisa y eficiente del conocimiento y respuestas inteligentes.

¿Qué es Casibase?:​

Casibase es un sistema de base de conocimiento y diálogo con IA de código abierto que combina las últimas tecnologías RAG (Retrieval-Augmented Generation), funcionalidades de inicio de sesión único (SSO) de nivel empresarial, y soporta una amplia gama de modelos de IA populares. Como sistema similar a LangChain, Casibase tiene como objetivo proporcionar a empresas y desarrolladores una plataforma potente, flexible y fácil de usar para la gestión del conocimiento y el diálogo inteligente.

Actualmente, Casibase admite modelos de lenguaje basados en OpenAI como la serie GPT, Gemini, Claude, Moonshot, DeepSeek, etc., así como modelos de incrustación basados en OpenAI, sentence-transformers de Hugging Face, Cohere, Qwen, etc. Hugging Face, Cohere, Qwen y otros modelos de embeddings. Este amplio soporte de modelos permite a los usuarios elegir el modelo de IA más adecuado según sus necesidades y preferencias, mientras que también facilita la integración futura de nuevos modelos.

Demos en línea de Casibase:​

Casibase proporciona varios sitios de demostración en línea, incluyendo demos de chatbot e interfaz de administración, permitiendo a los usuarios experimentar intuitivamente las funcionalidades del sistema.

• Demo de chatbot: https://demo.casibase.com
• Demo de interfaz de administración: https://demo-admin.casibase.com

Integración de Casibase con modelos DeepSeek:​

Al construir Casibase y realizar algunas configuraciones simples, puede conversar con DeepSeek R1, DeepSeek V3 y otras versiones de DeepSeek y sus versiones mejoradas soportadas por plataformas como Alibaba Cloud. Esto evita las configuraciones complejas de un despliegue local.

Paso 1: Despliegue del entorno Casibase​

1,1 Despliegue de Casdoor.​

Dado que las potentes funciones de autenticación SSO empresarial y otras proporcionadas por Casibase se basan en Casdoor. Por lo tanto, instalar Casdoor es un requisito previo para utilizar Casibase.

Casdoor es un potente sistema de autenticación que proporciona una experiencia de inicio de sesión segura y confiable.

Primero despliegue Casdoor siguiendo la guía de despliegue: https://casdoor.org/docs/basic/server-installation

1,2 Despliegue de Casibase: Despliegue de Casibase​

Paso 2: Configuración de Casibase​

2,1 Configurando Casdoor:​

Debe completar tres pasos en el Casdoor desplegado para admitir la presencia de usuarios accediendo a Casibase, es decir, Configurar Organizations->Configurar Apply en Authentication->Configurar user. haga lo siguiente:

2.1.1 Añadir Organización​

Configurando Organizaciones en el sitio web de Casdoor.

2.1.2 Añadir Apply​

Establezca "Apply" para Casibase. debe crearlo en función de las organizaciones que ha configurado, lo cual se reflejará en el formulario de adición.

2.1.3 Añadir Usuario​

Crear un usuario para el Apply creado es la preparación final para el inicio de sesión posterior en Casibase. Solo siga la información en el formulario.

Configurar proveedores de almacenamiento: El uso de Casibase requiere primero establecer un proveedor de almacenamiento para almacenar sus datos de base de conocimiento.​

Con la configuración anterior, ya tenemos acceso a Casibase; a continuación, después de iniciar sesión, lo configuraremos para el chat con IA, desplegando un DeepSeek r1 basado en el modelo soportado por la Plataforma de Servicios de Grandes Modelos de AlibabaCloud (https://help.aliyun.com/zh/model-studio/).

2.2.1 Configurar Proveedor de Almacenamiento​

En primer lugar, es necesario configurar un proveedor de almacenamiento a través de Casdoor, que se puede utilizar para almacenar datos al agregar este proveedor de almacenamiento. Se pueden agregar a Casdoor haciendo clic en el botón de la página de inicio: Authentication-> Providers->add

2.2.2 Configurar Proveedor de Modelo​

En Casibase, configure el nuevo proveedor de modelo: Haga clic en el botón Providers en la barra de navegación en la parte superior de la página de inicio->add.

En el formulario emergente de adición, podemos establecer la Categoría como Modelo, y luego configurar el modelo de primer nivel: como Moonshot, DeepSeek, Alibaba Cloud, etc. Aquí no seleccionamos directamente el soporte de modelo de IA proporcionado por DeepSeek, sino que utilizamos el DeepSeek ofrecido por el soporte de Alibaba Cloud, como se muestra a continuación, donde podemos ver varios sub-modelos soportados por Alibaba Cloud en Sub Type.

2.2.3 Configurar Proveedores de Embedding (Opcional)​

Después de que 2.2.1 y 2.2.2 se hayan agregado con éxito, podemos configurar los Proveedores de Embedding, pues al configurarlos, podemos integrarnos con nuestro potente sistema de base de conocimiento Casibase. Pasos similares a 2.2.2, complete el formulario mediante: Authentication-> Providers->add (pero tenga en cuenta que la Categoría debe configurarse como Embedding):

2.2.4 Añadir stores.​

En este paso organizamos toda la información que agregamos anteriormente (Proveedor de almacenamiento, Proveedor de modelo, Proveedor de embedding), en el formulario podemos completar estos tres elementos y finalmente crear un Stores.

Paso 3: Chatear utilizando el modelo DeepSeek basado en Casibase y Alibaba Cloud​

Conclusiones​

En esta guía, aprendimos cómo implementar la funcionalidad de chat de IA en Casibase usando DeepSeek. Ahora, puede conversar con un chatbot en Casibase.

Para más detalles, puedes consultar Casibase Docs.

When building knowledge-based AI applications, choosing the right RAG (Retrieval-Augmented Generation) platform can make or break your project. The market has several open-source options, each with different strengths. Let's compare Casibase with three popular alternatives: Dify, RAGFlow, and FastGPT.

The Enterprise Foundation​

What sets Casibase apart from day one is its enterprise-grade authentication through Casdoor integration. While other platforms bolt on authentication as an afterthought, Casibase treats it as a fundamental building block. You get SSO, OAuth providers (GitHub, Google, WeChat, QQ), and fine-grained access control without writing a single line of custom authentication code.

Dify offers basic user management but lacks the sophisticated multi-tenant capabilities that Casdoor provides. RAGFlow and FastGPT take minimalist approaches to authentication, which works for quick prototypes but becomes problematic when you need to deploy to actual users in production environments.

Architecture Philosophy​

Casibase follows a clean separation between frontend (React) and backend (Golang with Beego), giving you the flexibility to customize either layer independently. The Golang backend handles high concurrency gracefully, which matters when you're serving hundreds of simultaneous users querying your knowledge base.

Dify embraces Python with a focus on visual workflow building. If your team prefers drag-and-drop interfaces for orchestrating LLM chains, Dify's approach feels natural. However, the Python runtime can become a bottleneck under heavy load compared to Casibase's compiled Go backend.

RAGFlow positions itself as a deep RAG engine, emphasizing document parsing quality over broad feature coverage. It excels at extracting structured information from complex PDFs and legal documents. FastGPT takes a middle path, offering decent document processing while maintaining simplicity.

Model Flexibility​

Casibase supports an extensive array of language models out of the box: OpenAI's GPT series, Claude, Gemini, local models through Hugging Face, and Chinese models like ChatGLM, Ernie, and iFlytek. The embedding model support is equally comprehensive, from OpenAI to Cohere to local sentence transformers.

Dify has strong model support too, particularly for OpenAI and Anthropic models, with a growing list of integrations. RAGFlow focuses primarily on OpenAI compatibility, which keeps things simple but limits your options. FastGPT sits somewhere in between, supporting major providers but not the breadth that Casibase offers.

The practical difference emerges when you want to switch models mid-project or run A/B tests across providers. Casibase's provider abstraction layer makes this straightforward. With RAGFlow or FastGPT, you might find yourself rewriting integration code.

Knowledge Management Depth​

All four platforms implement vector similarity search, but they differ in sophistication. Casibase provides granular control over embedding methods, storage backends (AWS, Azure, local), and retrieval strategies. You can fine-tune how documents are chunked, embedded, and indexed.

RAGFlow shines here with advanced document parsing that understands document structure, tables, and complex layouts. If your knowledge base consists of technical manuals or legal contracts, RAGFlow's parsing capabilities deliver cleaner chunks for embedding.

Dify makes knowledge management accessible through visual tools, letting non-technical users upload and organize documents. FastGPT takes a pragmatic approach, offering solid fundamentals without overwhelming users with options.

Beyond Q&A​

Casibase isn't just a RAG system. It includes IM (instant messaging) and forum capabilities, turning it into a complete knowledge collaboration platform. You can build internal wikis where employees both query AI and discuss topics with each other. The security audit logging tracks not just what users ask, but how they interact with the system.

None of the other platforms attempt this breadth. Dify focuses on workflow automation and agent building. RAGFlow concentrates on retrieval quality. FastGPT keeps scope tight around conversational AI. Whether Casibase's broader feature set is an advantage or unnecessary complexity depends on your requirements.

Database and Deployment​

Casibase supports MySQL, PostgreSQL, and SQL Server with extensible plugins for others. The containerized deployment options (Docker, Kubernetes) and Cloud platform integration make it production-ready from the start.

Dify typically runs on PostgreSQL with good containerization support. RAGFlow and FastGPT offer Docker deployments but with less documentation around scaling and multi-instance setups. If you're deploying a hobby project, any of these work. For production systems serving thousands of users, Casibase's operational maturity becomes valuable.

The Development Experience​

FastGPT wins points for getting started quickly. Clone, configure your API keys, and you're chatting with your documents in minutes. Casibase requires more setup due to the Casdoor integration, but that upfront investment pays dividends when you need proper user management.

Dify's visual workflow builder appeals to teams mixing developers and domain experts who want to collaborate on prompt engineering. RAGFlow demands more technical expertise but rewards you with superior document understanding.

Casibase occupies interesting middle ground: easier than RAGFlow for most use cases, more powerful than FastGPT for production needs, and more enterprise-focused than Dify.

Making the Choice​

Choose Casibase when you need enterprise features, plan to support multiple models, or want a platform that can grow from prototype to production. The Golang backend and mature authentication system make it suitable for serious deployments.

Pick Dify if you want visual workflow building and your team includes non-developers who need to participate in system design. The Python ecosystem and drag-and-drop interface lower the barrier to entry.

Select RAGFlow when document parsing quality matters more than anything else. If you're building a system to query complex technical documentation or legal texts, its parsing sophistication justifies the narrower feature set.

Opt for FastGPT when you need something working today and don't require enterprise features. It's perfect for personal projects or small team experiments where simplicity trumps scalability.

The truth is, all four platforms solve real problems. Casibase's bet on enterprise readiness, broad model support, and extensibility makes it particularly well-suited for organizations building knowledge systems they'll rely on long-term. The initial complexity pays off as your requirements inevitably grow beyond basic Q&A.

¡Bienvenido al sitio web de Casibase!