Casibase 웹사이트에 오신 것을 환영합니다!

오늘날의 디지털 시대에서 기업과 개인의 효율적인 지식 관리 시스템과 지능형 질의응답 시스템에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 인공지능 기술의 급속한 발전과 함께, 사람들은 정보 처리를 개선하고, 워크플로우를 최적화하며, 사용자 경험을 향상시키기 위한 더 스마트하고 효율적인 솔루션을 찾고 있습니다.

Casibase는 강력한 멀티 모델 호환성, 엔터프라이즈급 기능 지원, 직관적인 웹 인터페이스를 갖춘 오픈소스 AI 지식베이스 및 대화 시스템으로서 많은 개발자와 기업의 선호하는 솔루션이 되었습니다. 지식을 효율적으로 조직하고 검색할 수 있을 뿐만 아니라, 다양한 시나리오를 지원하기 위해 다양한 AI 모델을 쉽게 통합할 수 있는 유연한 인터페이스를 제공합니다.

동시에, 최근 출시된 고급 AI 모델인 DeepSeek R1은 뛰어난 성능, 최적화된 증류 기술, 무료 오픈소스 특성으로 인해 개발자 커뮤니티에서 큰 주목을 받았습니다. DeepSeek R1의 강력한 추론 능력과 효율적인 지식 통합 능력은 지능형 질의응답, 코드 생성, 텍스트 이해 등의 작업에서 뛰어난 성과를 보이며 오픈소스 AI 생태계의 중요한 구성원이 되었습니다.

이 글에서는 Casibase를 DeepSeek R1과 효율적으로 통합하여 고성능, 보안성, 강력한 기능을 갖춘 AI 지식 시스템과 대화 시스템을 구축하는 방법을 논의할 것입니다. 환경 설정부터 실제 응용까지의 핵심 단계를 소개하고, Casibase의 엔터프라이즈급 기능과 DeepSeek R1의 강력한 능력을 활용하여 정확하고 효율적인 지능형 질의응답과 지식 관리를 실현하는 방법을 분석할 것입니다.

Casibase란:​

Casibase는 최신 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기술, 엔터프라이즈급 싱글 사인온(SSO), 주류 AI 모델에 대한 광범위한 지원을 결합한 오픈소스 AI 지식 시스템 및 대화 시스템입니다. LangChain과 유사한 시스템으로서, Casibase는 기업과 개발자에게 강력하고 유연하며 사용하기 쉬운 지식 관리 및 지능형 대화 플랫폼을 제공하는 것을 목표로 합니다.

현재 Casibase는 OpenAI 기반 GPT 시리즈, Gemini, Claude, Moonshot, DeepSeek 등의 언어 모델과 OpenAI 기반 임베딩 모델, Hugging Face의 sentence-transformers, Cohere, Qwen 등의 임베딩 모델을 지원합니다. Hugging Face, Cohere, Qwen 및 기타 임베딩 모델. 이러한 광범위한 모델 지원을 통해 사용자는 요구사항과 선호도에 따라 가장 적합한 AI 모델을 선택할 수 있으며, 향후 새로운 모델의 통합도 용이합니다.

Casibase 온라인 데모:​

Casibase는 사용자가 시스템 기능을 직관적으로 경험할 수 있도록 챗봇 데모와 관리 인터페이스 데모를 포함한 여러 온라인 데모 사이트를 제공합니다.

• 챗봇 데모: https://demo.casibase.com
• 관리 인터페이스 데모: https://demo-admin.casibase.com

Casibase와 DeepSeek 모델의 통합:​

Casibase를 구축하고 몇 가지 간단한 설정을 통해 DeepSeek R1, DeepSeek V3 및 Alibaba Cloud 등의 플랫폼에서 지원하는 DeepSeek의 다른 버전 및 강화 버전과 대화할 수 있습니다. 이는 로컬 배포의 복잡한 설정을 피할 수 있게 해줍니다.

단계 1: Casibase 환경 배포​

1.1 Casdoor 배포.​

Casibase에서 제공하는 강력한 기업용 SSO 인증 및 기타 기능들이 Casdoor를 기반으로 수행되기 때문입니다. 따라서 Casibase를 사용하기 위해서는 Casdoor 설치가 전제 조건입니다.

Casdoor는 안전하고 신뢰할 수 있는 로그인 경험을 제공하는 강력한 인증 시스템입니다.

Casdoor 환경 배포를 완료하려면 공식 Casdoor 문서를 참고하세요：Casdoor 배포

1.2 Casibase 배포: Casibase 배포​

단계 2: Casibase 기본 구성​

2.1 Casdoor 구성:​

Casibase에 접근하는 사용자를 지원하기 위해, 배포된 Casdoor에서 세 가지 단계를 완료해야 합니다. 즉, 조직 구성 -> 인증 하의 신청 구성 -> 사용자 구성을 진행해야 합니다. 다음 작업을 수행하세요:

2.1.1 조직 추가​

Casdoor 웹사이트에서 조직을 구성합니다.

2.1.2 신청 추가​

Casibase에 대해 "Apply"를 설정하세요. 구성한 조직을 기반으로 생성해야 하며, 이는 추가 양식에 반영됩니다.

2.1.3 사용자 추가​

생성된 신청에 대해 사용자를 생성하는 것이 이후 Casibase 로그인 준비의 마지막 단계입니다. 양식의 정보를 그대로 따르면 됩니다.

2.2 Casibase 구성：​

위의 구성을 통해 이미 Casibase에 접근할 수 있게 되었으며, 이후 로그인 후 AI 채팅 기능을 위해 AlibabaCloud Big Model Service Platform(https://help.aliyun.com/zh/model-studio/)에서 지원하는 모델을 기반으로 DeepSeek r1을 배포할 것입니다.

2.2.1 스토리지 공급자 구성​

먼저, Casdoor를 통해 데이터를 저장하기 위한 스토리지 공급자를 구성해야 합니다. 홈페이지에서 버튼을 클릭하여 Casdoor에 추가할 수 있습니다：Authentication-> Providers->add

2.2.2 모델 공급자 구성​

Casibase에서 새로운 모델 공급자를 구성합니다: 홈페이지 상단 네비게이션 바에서 Providers 버튼을 클릭 -> add.

팝업 추가 양식에서 Category를 Model로 설정한 후, 첫 번째 수준 모델, 예: Moonshot, DeepSeek, Alibaba Cloud 등을 설정할 수 있습니다.. 여기에서는 DeepSeek에서 직접 제공하는 AI 모델 지원을 선택하지 않고, Alibaba Cloud가 제공하는 DeepSeek 지원을 사용합니다. 아래에서 보시다시피 Sub Type에서 Alibaba Cloud가 지원하는 다양한 하위 모델들을 확인할 수 있습니다.***

2.2.3 임베딩 공급자 구성 (선택 사항)​

2.2.1과 2.2.2가 성공적으로 추가된 후, 임베딩 공급자를 구성할 수 있으며, 이를 통해 강력한 지식 기반 시스템 Casibase와 통합할 수 있습니다. 2.2.2와 유사한 단계로, Authentication-> Providers->add를 통해 양식을 작성하세요 (단, Category는 Embedding으로 구성되어야 합니다):

2.2.4 스토어 추가.​

이 단계에서는 위에서 추가한 모든 정보를 정리합니다 (스토리지 공급자, 모델 공급자, 임베딩 공급자). 해당 양식에 이 세 가지 항목을 작성한 후 최종적으로 스토어를 생성할 수 있습니다.

단계 3: Casibase와 Alibaba Cloud를 기반으로 한 DeepSeek 모델을 사용한 채팅​

결론​

이 가이드에서는 DeepSeek를 사용하여 Casibase에서 AI 채팅 기능을 구현하는 방법을 배웠습니다. 이제 Casibase에서 챗봇과 대화할 수 있습니다.

자세한 내용은 Casibase Docs를 참조하세요.

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.