代码分析阅读利器:DeepWiki-Open 全面上手指南

项目简介

DeepWiki-Open 是一个基于人工智能的自动化工具，旨在帮助开发者快速创建和管理多语言、多平台的项目文档（Wiki）。该项目的核心目标是通过智能分析代码结构、功能模块以及用户需求，自动生成结构清晰、内容详实的文档，从而提高开发效率和团队协作能力。

项目背景与目标

DeepWiki-Open 的设计灵感来源于现代软件开发中对文档的高需求。在传统的开发流程中，文档的编写往往滞后于代码的更新，导致文档与实际代码脱节。为了解决这一问题，DeepWiki-Open 通过集成自然语言处理（NLP）和机器学习技术，实现了对代码库的智能分析和文档生成。

该项目的主要目标包括：

• 自动化文档生成：通过分析代码结构、注释、API 文档等，自动生成项目文档。

• 多语言支持：支持多种语言的文档生成，包括中文、英文、法语、越南语、韩语等。

• 跨平台兼容性：支持多种开发平台和框架，如 GitHub、GitLab、Bitbucket 等。

• 用户友好性：提供直观的界面和配置选项，使开发者能够轻松定制文档生成流程。

核心功能与架构

DeepWiki-Open 的核心功能是自动化文档生成。该功能基于对代码库的深度分析，包括：

• 代码结构分析：识别项目中的模块、类、函数等。

• 注释解析：提取代码中的注释信息，用于生成文档。

• API 文档生成：根据代码中的接口定义，自动生成 API 文档。

• 依赖关系图：生成代码模块之间的依赖关系图，帮助理解项目结构。

• 基于代码的RAG问答：针对特定问题，基于代码实现与逻辑分析问题。

系统架构

1. 前端架构

DeepWiki-Open 的前端架构基于 Web 技术，包括 HTML、CSS 和 JavaScript。前端主要负责用户交互和界面展示，包括：

• 用户界面：提供图形化界面，使用户能够配置文档生成参数。

• 状态管理：使用状态管理库（如 Redux）管理应用状态，确保界面与数据的一致性。

• 组件化开发：采用组件化开发模式，提高代码的可维护性和复用性。

2. 后端架构

DeepWiki-Open 的后端架构基于 Python 和 Flask 框架，负责处理业务逻辑和数据处理。后端主要负责：

• API 服务：提供 RESTful API 服务，供前端调用。

• 代码分析：使用 Python 的静态分析工具（如 PyLint）分析代码结构。

• 文档生成：使用 Markdown 和 HTML 生成文档，并支持多语言输出。

3. 数据库架构

DeepWiki-Open 使用 SQLite 作为数据库，存储用户配置、文档数据和日志信息。数据库架构包括：

• 用户配置表：存储用户的语言偏好、输出路径等配置信息。

• 文档数据表：存储生成的文档内容和元数据。

• 日志表：存储系统日志和错误信息，用于调试和监控。

安装与环境配置

既然deepwiki-open还不错，那该怎么在本地部署呢？其实deepwiki-open的部署已经很工程化，由于本人设备没有docker环境，所以就采用了直接部署的方式。

1）先决条件

• Node.js 18+（前端）

• Python 3.10+（后端，Poetry 2.0.1）

• Git

• 可选：Docker / Docker Compose

• Windows 用户：建议在 PowerShell 下运行；若用 WSL，请确保能访问宿主网络。

2）获取代码

git clone https://github.com/AsyncFuncAI/deepwiki-open.gitcd deepwiki-open

3）创建python的虚拟环境

python -m venv deepwiki

4）创建.env

在项目根目录创建.env文件，配置调用LLM API的key及base url.

# 仅用 Ollama 时，可不填云 APIPORT=8001# 如果 Ollama 不在本机，改成你的地址（默认 http://localhost:11434）OLLAMA_HOST=http://localhost:11434

python -m pip install poetry==2.0.1 && poetry install -C apipython -m api.main   # 默认 http://localhost:8001

npm install   # 或 yarn / pnpmnpm run dev   # http://localhost:3000

cp api/config/embedder.ollama.json.bak api/config/embedder.json

{  "embedder": {    "client_class": "OpenAIClient",    "initialize_kwargs": {      "api_key": "${OPENAI_API_KEY}",      "base_url": "${OPENAI_BASE_URL}"    },    "batch_size": 10,    "model_kwargs": {      "model": "bge-m3",      "encoding_format": "float"    }  },  "embedder_ollama": {    "client_class": "OllamaClient",    "model_kwargs": {      "model": "nomic-embed-text"    }  },  "retriever": {    "top_k": 20  },  "text_splitter": {    "split_by": "word",    "chunk_size": 350,    "chunk_overlap": 100  }} 

{  "default_provider": "ollama",  "providers": {    "ollama": {      "default_model": "qwen3:8b",      "supportsCustomModel": true,      "models": {        "qwen3:1.7b": {          "options": { "temperature": 0.7, "top_p": 0.8, "num_ctx": 7500 }        },        "llama3:8b": {          "options": { "temperature": 0.7, "top_p": 0.8, "num_ctx": 7500 }        }      }    }  }}

• 后端：python -m api.main

• 前端：npm run dev

• 浏览器打开 http://localhost:3000，输入仓库地址，点击 “Generate Wiki”。