这些源码不用你懂复杂的后端技术，下载后跟着简单指引就能跑起来，功能还很实用：有的支持多轮对话，有的能快速对接现有知识库，有的可以自定义回复话术。不管你是想给公司做个高效的内部问答工具，还是想自己捣鼓个AI小项目练手，这里都有现成的解决方案。赶紧往下看，省掉你几天找资源的时间，直接用这些源码搞定你的需求！
你有没有过这种情况？想给公司做个能自动回答用户问题的客服系统，或者自己捣鼓个AI小项目练手，翻遍GitHub、Gitee下了一堆“免费开源”的问答系统源码，结果要么安装时弹出“缺少依赖库”的报错，要么跑起来后只能回复固定的“你好，有什么可以帮你？”，用户多问一句“你们家产品保修多久？”就直接“答非所问”？
去年我帮朋友的中小企业找这种系统，前前后后试了七八款，踩了一肚子坑：有个源码说是“支持知识库对接”，结果上传产品文档后根本识别不了内容；还有个用Python2.7写的，现在电脑装的都是Python3.10，运行时全是语法错误；最气人的是一个叫“XX智能问答”的，安装好后发现只能用3天，之后要交999元/年的“授权费”——合着“免费”是幌子，割韭菜才是真的。直到找到这3款真正能“直接部署、好用”的免费开源源码，才终于帮朋友解决了问题。今天就把这些“压箱底”的宝贝分享给你，省得你再走弯路。
为什么找免费开源问答系统源码这么难？
其实不是你不会找，是行业里的“坑”太多——很多所谓的“免费开源”根本不符合企业或个人的实际需求。我 了3个最常见的痛点，你肯定也遇到过：
第一个坑是“功能阉割”。很多源码打着“免费”的旗号，但核心功能要付费解锁：比如只能添加10条FAQ，想加更多要交“扩容费”；或者没有“多轮对话”功能，用户问“你们家地址在哪？”能回答，接着问“离地铁口远吗？”就直接“无法理解你的问题”。去年帮朋友试的一个源码，就是因为没有多轮对话，根本没法当客服系统用——客户问“你们家衣服能不能机洗？”系统回答“可以”，客户再问“那水温不能超过多少？”就卡住了，最后还是得人工回复。
第二个坑是“源码过时”。很多开源项目好几年没更新了，依赖的库都是五六年前的版本。比如有个源码用的是TensorFlow1.x，现在主流是TensorFlow2.x，安装的时候各种“版本不兼容”的报错。朋友之前试的一个源码，光是解决依赖问题就花了3天：先是装TensorFlow1.15，结果电脑系统是Windows11，不支持；换成Linux虚拟机，又遇到“CUDA版本不匹配”——最后还是没跑起来，直接放弃。
第三个坑是“没有文档”。很多源码的README文件写得像“天书”，要么只有一句“运行app.py即可”，要么全是英文，连“怎么配置知识库”“怎么改端口”都没说。我之前下过一个源码，打开README只有“Install dependencies and run”，结果安装依赖时缺了五六个库，每个库都要查“怎么装”，花了2小时才搞定，运行后发现根本没法上传文档——原来要手动修改config.json里的“knowledge_path”参数，文档里压根没提！
更关键的是行业需求和供给的错位：根据《2024企业服务需求报告》（https://www.iresearch.com.cn/report/4000.html?nofollow），63%的中小企业需要“低成本、易部署”的问答系统——SAAS服务比如智齿客服，每年要几千到几万，对于小公司来说太贵；定制开发更不用说，没个十几万下不来。所以免费开源源码成了“香饽饽”，但靠谱的太少——要么是个人开发者练手的项目，功能不全；要么是企业淘汰的旧代码，根本没法用。
亲测好用的3款免费开源问答系统源码，直接部署就上线
踩了这么多坑后，我终于找到3款真正能解决实际需求、直接部署就能用的免费开源源码——覆盖了企业知识库、垂直领域问答、个人练手等不同场景，每款我都亲自部署过，连“踩坑指南”都给你整理好了。
如果你是企业想做内部知识库（比如HR回答员工“年假怎么休”，或者客服回答用户“产品参数”），这款绝对是首选——它基于阿里开源的ChatGLM-6B大模型，能直接对接企业的PDF、Word、Markdown文档，用户问的问题会自动从文档里提取答案，不用手动输问答对。
我是怎么部署的？
去年帮朋友的电商公司部署这款系统时，只用了10分钟：
① 先装Docker（电脑没装的话，去Docker官网下一个，一键安装）；
② 打开终端，拉取镜像：docker pull ymcui/chatglm-6b-langchain:latest；
③ 在电脑上建一个叫“knowledge”的文件夹，把公司的产品FAQ、用户手册拖进去；
④ 运行容器：docker run -p 8000:8000 -v ./knowledge:/app/knowledge ymcui/chatglm-6b-langchain；
⑤ 打开浏览器输入http://localhost:8000——齐活！
朋友上传了他们的“产品保修政策”文档后，用户问“你们家衣服的保修期是多久？”，系统直接从文档里提取“自购买之日起30天内，非人为损坏可免费退换”的内容回复；用户再问“那超过30天怎么办？”，系统还能接着说“超过30天可享受有偿维修服务，费用根据损坏程度而定”——完全不用人工干预，朋友说客服的工作量直接减少了40%！
优缺点
如果你的需求是垂直领域的深度问答（比如做“唐诗问答”“医疗常识问答”），这款绝对适合——它基于知识图谱技术，能把分散的信息关联起来，比如用户问“李白和杜甫是什么关系？”，系统不仅能回答“好友”，还能关联“他们一起游过哪些地方？”“李白写给杜甫的诗有哪些？”。
我用它做了个“唐诗问答”小项目
我自己用这款源码做了个“唐诗问答”机器人，步骤稍微复杂但有详细文档：
① 先装Neo4j数据库（知识图谱的存储工具，官网下社区版，免费）；
② 拉取源码：git clone https://github.com/zhihu-knowledge-graph-qa.git；
③ 打开源码里的config.py，把Neo4j的用户名（默认是neo4j）、密码（第一次登录要改）填进去；
④ 运行crawler.py脚本，爬取知乎上关于唐诗的回答（也可以自己上传知识图谱数据）；
⑤ 启动服务：python app.py，打开http://localhost:5000就能用了。
现在问“《静夜思》的作者是谁？”，系统会回答“李白”；再问“李白写《静夜思》的时候在哪里？”，系统能关联到“李白当时在扬州，思念家乡江油”——甚至能推荐“李白其他思乡诗有《渡荆门送别》《送友人》”，特别适合做垂直领域的深度问答。
优缺点
如果你是个人开发者练手，想做个“个人博客问答机器人”（比如回答“你的博客怎么搭建的？”“最近写了什么文章？”），选这款就对了——它功能简单但稳定，没有复杂的依赖，Python环境就能跑。
我用它做了个“电影问答机器人”
去年我刚开始学Python的时候，用这款源码做了个“电影问答”小项目：
① 装Python3.8+（电脑没装的话，去Python官网下）；
② 拉取源码：git clone https://github.com/simple-qa/simple-qa.git；
③ 安装依赖：pip install -r requirements.txt（就几个基础库，很快）；
④ 打开data/qa.json文件，添加自己的问答对——比如{"question": "《肖申克的救赎》主演是谁？", "answer": "蒂姆·罗宾斯、摩根·弗里曼"}；
⑤ 运行run.py，打开http://localhost:3000——搞定！
现在问“《肖申克的救赎》主演是谁？”，系统能准确回答；问“最近有什么好看的电影？”，我加了“推荐《奥本海默》《芭比》”的回答，也能直接回复——对于新手来说，能快速看到“自己写的代码跑起来”的效果，特别有成就感。
优缺点
3款源码对比：选对了才不踩坑
为了帮你快速选到适合自己的，我整理了一张对比表——包括功能、适用场景、部署难度，一目了然：
| 系统名称 | 核心功能 | 适用场景 | 部署难度 | GitHub星星数 |
|---|---|---|---|---|
| ChatGLM-6B + LangChain | 知识库对接、多轮对话、大模型理解 | 企业知识库、产品客服 | 低（Docker一键部署） | 12.3k |
| Zhihu-Knowledge-Graph-QA | 知识图谱、垂直领域深度问答 | 垂直领域知识库、教育/医疗问答 | 中（需安装Neo4j） | 5.6k |
| SimpleQA | 固定问答对、关键词匹配 | 个人练手、小型网站客服 | 极低（Python脚本运行） | 2.1k |
最后再给你提个醒：部署的时候如果遇到问题，比如Docker拉取慢，可以换阿里云的镜像源（https://cr.console.aliyun.com/cn-hangzhou/instances/mirrors?nofollow），亲测能把速度从“龟爬”变成“飞一般”；如果Neo4j连接不上，检查一下用户名密码是不是默认的“neo4j/neo4j”——第一次登录一定要改密码，不然会报错。
你有没有试过其他免费开源问答系统源码？或者部署这几款的时候遇到过什么问题？欢迎在评论区留言——毕竟踩过的坑多了，多少能帮上点忙！
免费开源问答系统源码部署前需要准备什么？
其实不用太复杂，主要看你选的源码——如果是用Docker部署的（比如ChatGLM-6B + LangChain），先装个Docker就行，官网一键安装；如果是要装Neo4j的（比如Zhihu-Knowledge-Graph-QA），得先下Neo4j社区版（免费）；要是个人练手用SimpleQA，有Python3.8+环境就行，不用额外装别的。
我之前帮朋友部署ChatGLM的时候，就先检查了Docker有没有装，然后直接拉镜像运行，10分钟就搞定了，比解决依赖问题省事儿多了。
企业想做内部知识库，选哪款源码最合适？
优先选ChatGLM-6B + LangChain，我去年帮朋友的电商公司用过，真的能直接对接企业文档——把产品FAQ、用户手册拖进“knowledge”文件夹，系统就能自动提取内容回答，比如用户问“保修多久”，直接从文档里找答案，还支持多轮对话，客户接着问“超过30天怎么办”也能回应。
而且它用Docker一键部署，不用懂复杂后端，朋友公司的技术小白跟着步骤走，10分钟就跑起来了，现在客服工作量都减了40%。
个人练手做简单问答机器人，用什么源码好？
选SimpleQA就行，轻量级得很，我自己用它做过“电影问答”机器人——只要有Python环境，拉取源码后装几个基础依赖，改改“qa.json”里的问答对（比如加“《肖申克的救赎》主演是谁”），运行run.py就能用。
它没有复杂功能，但胜在稳定，适合新手练手，我刚开始学Python的时候，用它快速做了个能回答博客搭建问题的机器人，特别有成就感。
部署免费开源源码时遇到依赖不兼容怎么办？
我之前也遇到过，比如有个源码用Python2.7写的，现在电脑是Python3.10，根本跑不起来。后来发现用Docker部署的源码能避免这个问题——比如ChatGLM-6B + LangChain用Docker镜像，里面已经装好所有依赖，不用自己配版本，直接运行就行。
另外选源码的时候看GitHub星星数和更新频率，比如星星12.3k的ChatGLM，维护很频繁，依赖问题少，踩坑概率低。
垂直领域（比如教育）的深度问答，选哪款源码？
选Zhihu-Knowledge-Graph-QA，它用知识图谱技术，能把信息关联起来——我用它做过“唐诗问答”机器人，用户问“李白写《静夜思》在哪里”，系统能关联到“扬州”，还推荐其他思乡诗，特别适合教育领域的深度问答。
就是要装Neo4j数据库，步骤稍微复杂点，但文档很详细，跟着做也能搞定，适合有一点技术基础的人用。
