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À l'ère numérique actuelle, les entreprises et les particuliers ont un besoin croissant de gestion efficace des connaissances et de systèmes intelligents de questions-réponses. Avec le développement rapide des technologies d'intelligence artificielle, les gens recherchent des solutions plus intelligentes et plus efficaces pour améliorer le traitement de l'information, optimiser les flux de travail et améliorer l'expérience utilisateur.

Casibase, en tant que système de base de connaissances et de dialogue IA open source, est devenu la solution privilégiée de nombreux développeurs et entreprises grâce à sa puissante compatibilité multi-modèles, son support pour les fonctionnalités de niveau entreprise et son interface Web intuitive et conviviale. Non seulement il organise et récupère efficacement les connaissances, mais il offre également des interfaces flexibles qui peuvent facilement s'intégrer à divers modèles d'IA pour répondre aux besoins de différents scénarios.

Parallèlement, des modèles d'IA avancés récemment publiés comme DeepSeek R1 ont suscité une attention considérable dans la communauté des développeurs en raison de leurs performances exceptionnelles, de leur technologie de distillation optimisée et de leur disponibilité gratuite en open source. Les puissantes capacités de raisonnement et d'intégration des connaissances de DeepSeek R1 en font un excellent choix pour les tâches de questions-réponses intelligentes, de génération de code, de compréhension de texte, etc., devenant ainsi un membre important de l'écosystème d'IA open source.

Dans cet article, nous discuterons de la façon d'intégrer efficacement Casibase avec DeepSeek R1 pour construire un système de base de connaissances et de dialogue IA doté de performances élevées, de sécurité et de fonctionnalités puissantes. Nous présenterons les étapes clés, de la mise en place de l'environnement à l'application pratique, et analyserons comment tirer parti des fonctionnalités de niveau entreprise de Casibase et des puissantes capacités de DeepSeek R1 pour réaliser une gestion des connaissances et des questions-réponses intelligentes précises et efficaces.

Qu'est-ce que Casibase :​

Casibase est un système de base de connaissances et de dialogue IA open source qui combine les dernières technologies RAG (Retrieval-Augmented Generation), des fonctionnalités d'authentification unique (SSO) de niveau entreprise, et prend en charge une large gamme de modèles d'IA grand public. En tant que système similaire à LangChain, Casibase vise à fournir aux entreprises et aux développeurs une plateforme puissante, flexible et facile à utiliser pour la gestion des connaissances et le dialogue intelligent.

Actuellement, Casibase prend en charge les modèles de langage basés sur OpenAI comme la série GPT, Gemini, Claude, Moonshot, DeepSeek, etc., ainsi que les modèles d'embeddings basés sur OpenAI, les sentence-transformers de Hugging Face, Cohere, Qwen, etc. Hugging Face, Cohere, Qwen et d'autres modèles d'embedding. Ce large support de modèles permet aux utilisateurs de choisir le modèle d'IA le plus adapté à leurs besoins et préférences, tout en facilitant l'intégration future de nouveaux modèles.

Démos en ligne de Casibase :​

Casibase propose plusieurs sites de démonstration en ligne, y compris des démonstrations de chatbot et d'interface d'administration, permettant aux utilisateurs d'expérimenter intuitivement les fonctionnalités du système.

• Démonstration de chatbot : https://demo.casibase.com
• Démonstration d'interface d'administration : https://demo-admin.casibase.com

Intégration de Casibase avec les modèles DeepSeek :​

En construisant Casibase et en effectuant quelques configurations simples, vous pouvez dialoguer avec DeepSeek R1, DeepSeek V3 et d'autres versions de DeepSeek et ses versions améliorées prises en charge par des plateformes comme Alibaba Cloud. Cela vous évite les configurations complexes d'un déploiement local.

Étape 1 : Déploiement de l'environnement Casibase​

1,1 Déploiement de Casdoor.​

Étant donné que la puissante authentification SSO d'entreprise, l'authentification et d'autres fonctions fournies par Casibase sont réalisées sur la base de Casdoor. Par conséquent, l'installation de Casdoor est une condition préalable à l'utilisation de Casibase.

Casdoor est un puissant système d'authentification qui offre une expérience de connexion sécurisée et fiable.

Déployez d'abord Casdoor en suivant le guide de déploiement : https://casdoor.org/docs/basic/server-installation

Configurer les fournisseurs de stockage : L'utilisation de Casibase nécessite d'abord la mise en place d'un fournisseur de stockage pour stocker vos données de base de connaissances.​

Étape 2 : Configuration de Casibase​

2,1 Configuration de Casdoor:​

Vous devez compléter trois étapes dans le Casdoor déployé pour permettre l'accès des utilisateurs à Casibase, c'est-à-dire Configurer les organisations->Configurer Apply sous Authentification->Configurer l'utilisateur. faites ce qui suit:

2.1.1 Ajouter une organisation​

Configuration des organisations sur le site Casdoor.

2.1.2 Ajouter Apply​

Définissez "Apply" pour Casibase. vous devez le créer en fonction des organisations que vous avez configurées, ce qui sera reflété dans le formulaire d'ajout.

2.1.3 Ajouter un utilisateur​

La création d'un utilisateur pour l'Apply créé constitue la préparation finale pour la connexion ultérieure à Casibase. Il vous suffit de suivre les informations du formulaire.

2.2 Configuring Casibase：​

Avec la configuration ci-dessus, nous avons déjà accès à Casibase. Ensuite, après connexion, nous le configurerons pour le chat IA, en déployant un DeepSeek r1 basé sur le modèle supporté par la plateforme AlibabaCloud Big Model Service (https://help.aliyun.com/zh/model-studio/).

2.2.1 Configurer le fournisseur de stockage​

Premièrement, il est nécessaire de configurer un fournisseur de stockage via Casdoor, qui peut être utilisé pour stocker des données en ajoutant ce fournisseur de stockage. Ils peuvent être ajoutés à Casdoor en cliquant sur le bouton de la page d'accueil：Authentication-> Providers->add

2.2.2 Configurer le fournisseur de modèle​

Dans Casibase, configurez le nouveau fournisseur de modèle : Cliquez sur le bouton Providers dans la barre de navigation en haut de la page d'accueil->add.

Dans le formulaire contextuel d'ajout, nous pouvons définir la catégorie comme Modèle, puis définir le modèle de premier niveau : par exemple Moonshot, DeepSeek, Alibaba Cloud, etc.. Ici, nous ne sélectionnons pas directement le support du modèle IA fourni par DeepSeek, mais utilisons le support DeepSeek fourni par Alibaba Cloud, comme illustré ci-dessous, où nous pouvons voir divers sous-modèles pris en charge par Alibaba Cloud dans Sub Type.***

2.2.3 Configurer les fournisseurs d'embedding (optionnel)​

Après que les étapes 2.2.1 et 2.2.2 ont été ajoutées avec succès, nous pouvons configurer les fournisseurs d'embedding, et ainsi nous intégrer à notre puissant système de base de connaissances Casibase. Étapes similaires à 2.2.2, remplissez le formulaire via : Authentication-> Providers->add (mais veuillez noter que la catégorie doit être configurée en tant qu'Embedding) :

2.2.4 Ajouter des magasins.​

Dans cette étape, nous organisons toutes les informations ajoutées ci-dessus (fournisseur de stockage, fournisseur de modèle, fournisseur d'embedding), dans le formulaire où nous pouvons remplir ces trois éléments et enfin créer un Stores.

Étape 3 : Discuter en utilisant le modèle DeepSeek basé sur Casibase et Alibaba Cloud​

Conclusions​

Dans ce guide, nous avons appris comment implémenter des fonctionnalités de chat IA dans Casibase. Maintenant, vous pouvez converser avec un chatbot dans Casibase.

Pour plus de détails, vous pouvez consulter les 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.

Bienvenue sur le site web de Casibase !