はじめに

DeepWiki-Openは、GitHubリポジトリの内容を自動で解析し、Wiki形式のドキュメントを生成するDeepWikiのOSS版です。プライベートリポジトリやGitLabのリポジトリも扱う事ができ、日本語で作成することもできます。

セットアップ

公式の docker-compose.yml を少し変更して、 Ollamaが同時に立ち上がる様にします。また、embedding modelにmulti-lingual対応のものを使いたいので、 api/config/embedder.json をローカルにコピーして修正し、docker内でこれを参照する様にします。

docker-compose.yml

services:
  deepwiki:
    image: ghcr.io/asyncfuncai/deepwiki-open:latest
    container_name: deepwiki
    network_mode: host
    ports:
      - "${PORT:-8001}:${PORT:-8001}"  # API port
      - "3000:3000"  # Next.js port
    environment:
      - PORT=${PORT:-8001}
      - NODE_ENV=production
      - SERVER_BASE_URL=http://localhost:${PORT:-8001}
    volumes:
      - $HOME/.adalflow:/root/.adalflow  # Persist repository and embedding data
      - ./embedder.json:/app/api/config/embedder.json

  ollama:
    image: ollama/ollama:latest
    volumes:
      - $HOME/.ollama/.ollama:/root/.ollama
    ports:
      - "11434:11434"
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
              capabilities: [gpu]

embedder.json

{
  "embedder": {
    "client_class": "OpenAIClient",
    "batch_size": 500,
    "model_kwargs": {
      "model": "text-embedding-3-small",
      "dimensions": 256,
      "encoding_format": "float"
    }
  },
  "embedder_ollama": {
    "client_class": "OllamaClient",
    "model_kwargs": {
      "model": "bge-m3"  // ここを変更
    }
  },
  "retriever": {
    "top_k": 20
  },
  "text_splitter": {
    "split_by": "word",
    "chunk_size": 350,
    "chunk_overlap": 100
  }
}

実行

docker compose up -d で立ち上げたら、 http://localhost:3000 にアクセスします。

右上の「Wikiを生成」を押すと設定画面になります。

「モデルプロバイダー」を「Ollama(ローカル)」にして、「モデル選択」からモデルを選択します。2025/5時点ではqwen3:1.7b, llama3:8b, qwen3:8b　からの選択になっていますが、「カスタムモデルを使用」をオンにすると、(Ollamaで使える)任意のモデルを設定することができるようになります。
「Wikiを生成」を推すと生成が始まり、以下の様な表示になるので、出来上がるのを待ちます。

Wikiが完成すると、それが表示されます。

Markdownでエクスポートしたり、右下の吹き出しから質問したりもできます。

まとめ

DeepWiki-OpenでgithubからWikiを作成してみました。本家と異なり、日本語で作成できるのがありがたいです。今回は敢えてローカルLLMを使いましたが、LLMにOpenAIやGeminiを使うとより良いものが作れるのかもしれません。