最近我们在 OpenTalking 里加入了知识库能力，并做了一个景区数字人导游的 demo 。github 可以搜索 datascale-ai/opentalking

OpenTalking 本身是一个开源实时数字人对话编排框架，主要负责把 LLM 、TTS 、STT 、WebRTC 、数字人驱动模型和前端交互串起来。之前它更偏“实时对话数字人”的基础链路验证，现在接入知识库后，可以开始承载一些更具体的业务场景。

这次 demo 里的思路比较直接：

准备景区相关资料，比如景点介绍、历史背景、游览路线、注意事项等。

将资料导入 OpenTalking 的知识库。

给数字人绑定对应知识库。

用户用自然语言提问。

系统检索相关知识片段，交给 LLM 组织回答。

再通过 TTS 和数字人驱动模型完成语音播报和口型/画面输出。

这样做的价值是，数字人不再只是套一个通用大模型聊天，而是可以基于一组明确资料回答问题。对于景区、展馆、博物馆、企业展厅、产品介绍等场景，这种方式会更接近实际落地需求。

知识库在这里主要解决三个问题：

回答内容可控：核心信息来自上传资料，而不是完全依赖模型自由发挥。

场景迁移方便：换一批资料，就可以从景区导游变成展馆讲解、产品顾问或课程助教。

数字人链路完整：检索、回答、语音合成、字幕和数字人画面可以在同一个系统里完成。

目前这个功能还在持续完善中，后续会继续补充文档管理、检索效果、引用展示、多知识库绑定、Persona 交付包等能力。

如果你也在做数字人、RAG 、企业知识库或多模态交互相关方向，欢迎交流和提建议。