docs: 更新文档内容与格式
- 修正知识库支持说明,移除"仅"字 - 更新模型配置文档的步骤编号 - 修复FAQ标题格式 - 优化项目概述的格式 - 更新快速开始指南的版本信息 - 完善知识库文档,明确LightRAG与全局图谱区别
This commit is contained in:
parent
15a7a32787
commit
520afd2063
@ -66,5 +66,5 @@
|
||||
- RapidOCR 本地模型:确保 `MODEL_DIR/SWHL/RapidOCR` 下存在 `PP-OCRv4` 模型
|
||||
- MinerU/PaddleX:检查健康检查接口与 GPU/CUDA 版本
|
||||
|
||||
- 登录失败被锁定?
|
||||
### 登录失败被锁定?
|
||||
- 多次失败会临时锁定账户,请根据提示等待后重试
|
||||
|
||||
@ -13,6 +13,8 @@
|
||||
- 优化chunk逻辑,移除 QA 分割,集成到普通分块中
|
||||
- 考虑修改附件的处理逻辑,考虑使用文件系统,将附件解析后放到文件系统中,智能体按需读取,用户可以使用 @ 来引用附件,例如 @file:reports.md 相较于现在的处理逻辑感觉会更加自然一点。在此之前可能还要考虑文件系统的后端支持问题
|
||||
- skills 如何实现还需要继续调研
|
||||
- 优化 paddle 的命名,paddlex 有歧义,修改为 PP-StructureV3
|
||||
- 增加 paddle-vl 以及 deepseek-ocr 的支持
|
||||
|
||||
### Bugs
|
||||
- 部分异常状态下,智能体的模型名称出现重叠[#279](https://github.com/xerrors/Yuxi-Know/issues/279)
|
||||
|
||||
@ -4,7 +4,7 @@
|
||||
|
||||
**适用场景**:验证知识库上线前的效果、对比不同配置下的检索效果、定期监控知识库质量变化、调优检索参数。
|
||||
|
||||
**注意**:当前版本仅支持 Milvus 类型的知识库。
|
||||
**注意**:当前版本支持 Milvus 类型的知识库。
|
||||
|
||||
## 如何创建评估基准
|
||||
|
||||
|
||||
@ -8,7 +8,7 @@
|
||||
|
||||
| 存储类型 | 特点 | 适用场景 |
|
||||
|----------|------|----------|
|
||||
| **Chroma** | 轻量级向量数据库 | 小型项目、快速原型、维护方便(后续会移除) |
|
||||
| **Chroma** | 轻量级向量数据库 | 已弃用,建议使用 Milvus |
|
||||
| **Milvus** | 高性能向量数据库 | 大规模生产环境、高性能查询 |
|
||||
| **LightRAG** | 图增强检索 | 复杂知识关系,构建成本较高 |
|
||||
|
||||
@ -19,7 +19,15 @@
|
||||
|
||||
### LightRAG 知识库说明
|
||||
|
||||
在本项目中,系统支持基于 [LightRAG](https://github.com/HKUDS/LightRAG) 的知识图谱自动构建,能够从文档中自动提取实体和关系,构建结构化知识图谱。但是 LightRAG 所构建的知识图谱不作为全局的知识图谱来使用。只是将 LightRAG 作为知识的组织和检索形式。一方面是因为 LightRAG 构建的图谱的质量比较差,另一方面是不希望与全局的知识图谱弄混。
|
||||
在本项目中,系统支持基于 [LightRAG](https://github.com/HKUDS/LightRAG) 的知识图谱自动构建,能够从文档中自动提取实体和关系,构建结构化知识图谱。
|
||||
|
||||
**LightRAG 图谱 vs 全局知识图谱的区别:**
|
||||
|
||||
- **LightRAG 图谱**(知识库专属):针对单个知识库由 LightRAG 自动抽取实体/关系,用于该库内的图增强检索与可视化。通过特殊的 label(知识库ID)与全局图谱区分,不会混入全局数据。
|
||||
|
||||
- **全局知识图谱**(系统级):通过三元组文件上传的图谱数据,提供系统级的知识图谱查询和可视化能力,会作为工具供 LLM 使用。
|
||||
|
||||
两者共享同一个 Neo4j 实例,但完全隔离,互不影响。
|
||||
|
||||
LightRAG 知识库可在知识库详情、知识图谱中可视化。由于免费版的 neo4j 智能创建一个图数据库,因此实际上 LightRAG 的节点和边依然是和知识图谱本身构建在了同一个 Neo4j 数据库中,但是使用了特殊的 label `{知识库ID}` 做区分。
|
||||
|
||||
|
||||
@ -210,7 +210,7 @@ config.reranker_names["local/reranker-model"] = RerankerInfo(
|
||||
config.save()
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 2. 启动模型服务
|
||||
#### 3. 启动模型服务
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 启动嵌入模型
|
||||
|
||||
@ -2,7 +2,7 @@
|
||||
|
||||
Yuxi-Know(语析)是一个基于知识图谱和向量数据库的智能知识库系统,融合了 RAG(检索增强生成)技术与知识图谱技术,为用户提供智能问答和知识管理服务。
|
||||
|
||||
特点是技术栈简单,易于上手,使用 MIT 开源协议,非常适合二次开发使用。
|
||||
**特点**:技术栈简单,易于上手,使用 MIT 开源协议,非常适合二次开发使用。
|
||||
|
||||
### 技术栈选择
|
||||
|
||||
|
||||
@ -1,7 +1,7 @@
|
||||
# 快速开始指南
|
||||
|
||||
::: tip 提示
|
||||
除了此文档网站外,小伙伴们还可以在 [Zread](https://zread.ai/xerrors/Yuxi-Know) 或 [DeepWiki](https://deepwiki.com/xerrors/Yuxi-Know) 平台查看自动生成的详细项目文档。
|
||||
除了此文档网站外,用户还可以在 [Zread](https://zread.ai/xerrors/Yuxi-Know) 或 [DeepWiki](https://deepwiki.com/xerrors/Yuxi-Know) 平台查看自动生成的详细项目文档。
|
||||
:::
|
||||
|
||||
|
||||
@ -16,13 +16,12 @@
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 克隆稳定版本
|
||||
git clone --branch v0.4.0-beta --depth 1 https://github.com/xerrors/Yuxi-Know.git
|
||||
git clone --branch v0.4.0 --depth 1 https://github.com/xerrors/Yuxi-Know.git
|
||||
cd Yuxi-Know
|
||||
```
|
||||
|
||||
::: warning 版本说明
|
||||
- `v0.3.0`: 稳定版本
|
||||
- `v0.4.0-beta`:最新的 Beta 测试版
|
||||
- `v0.4.0`: 稳定版本
|
||||
- `main`: 最新开发版本(不稳定,新特性可能会导致新 bug)
|
||||
:::
|
||||
|
||||
|
||||
Loading…
Reference in New Issue
Block a user