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Wenjie Zhang
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875791ef33
26
docs/_config.yml
Normal file
26
docs/_config.yml
Normal file
@ -0,0 +1,26 @@
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theme: just-the-docs
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url: https://xerrors.github.io/Yuxi-Know
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baseurl: /Yuxi-Know
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title: 语析 - 基于大模型的知识库与知识图谱问答系统
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description: 语析是一个强大的问答平台，结合了大模型 RAG 知识库与知识图谱技术，基于 Llamaindex + VueJS + FastAPI + Neo4j 构建。
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search_enabled: true
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search_full_content: true
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aux_links:
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"在 GitHub 上查看":
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- "https://github.com/xerrors/Yuxi-Know"
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# 启用中文支持
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plugins:
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- jekyll-include-cache
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- jekyll-paginate
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- jekyll-sitemap
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- jemoji
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# 设置默认语言
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defaults:
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- scope:
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path: ""
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type: pages
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values:
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layout: home
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search_exclude: true
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136
docs/index.md
Normal file
136
docs/index.md
Normal file
@ -0,0 +1,136 @@
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---
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layout: home
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title: 语析 - 基于大模型的知识库与知识图谱问答系统
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nav_order: 1
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description: "语析是一个强大的问答平台，结合了大模型 RAG 知识库与知识图谱技术，基于 Llamaindex + VueJS + FastAPI + Neo4j 构建。"
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permalink: /
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# 语析 - 基于大模型的知识库与知识图谱问答系统
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<div align="center">
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</div>
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## 项目概述
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语析是一个强大的问答平台，结合了大模型 RAG 知识库与知识图谱技术，基于 Llamaindex + VueJS + FastAPI + Neo4j 构建。
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### 核心特点
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- 🤖 **多模型支持**：适配 OpenAI、各大国内主流大模型平台，以及本地 vllm 部署
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- 📚 **灵活知识库**：支持 PDF、TXT、MD 等多种格式文档
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- 🕸️ **知识图谱集成**：基于 Neo4j 的知识图谱问答能力
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- 🚀 **简单配置**：只需配置对应服务平台的 `API_KEY` 即可使用
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## 快速开始
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### 环境配置
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在启动前，您需要提供 API 服务商的 API_KEY，并放置在 `src/.env` 文件中（此文件项目中没有，需要自行参考 [src/.env.template](src/.env.template) 创建）。
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默认使用硅基流动的服务，因此**必须**配置：
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```env
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SILICONFLOW_API_KEY=sk-270ea********8bfa97.e3XOMd****Q1Sk
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OPENAI_API_KEY=<API_KEY> # 如果需要配置 openai 则添加此行，并替换 API_KEY
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DEEPSEEK_API_KEY=<API_KEY> # 如果配置 DeepSeek 添加此行，并替换 API_KEY
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ZHIPUAI_API_KEY=<API_KEY> # 如果配置 智谱清言 添加此行，并替换 API_KEY
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```
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### 启动服务
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**开发环境启动**（源代码修改会自动更新）：
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```bash
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docker compose -f docker/docker-compose.dev.yml --env-file src/.env up --build
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```
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> 添加 `-d` 参数可在后台运行
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**生产环境部署**请使用：
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```bash
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docker compose -f docker/docker-compose.yml --env-file src/.env up --build -d
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```
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成功启动后，访问 [http://localhost:5173/](http://localhost:5173/) 即可使用系统。
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## 功能特性
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### 多模态问答支持
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- Deepseek-R1 等推理模型
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- 知识图谱检索
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- 知识库检索
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- 网页检索
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### 知识库管理
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支持多种格式的知识库文件：
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- PDF
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- Txt
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- Markdown
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- Docx
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### 知识图谱集成
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使用 Neo4j 作为知识图谱存储，支持：
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- 自定义知识图谱导入
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- 图谱可视化
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- 图谱检索
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## 模型支持
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### 对话模型
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| 模型供应商 | 默认模型 | 配置项目 |
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| :--------------------- | :---------------------------------- | :--------------------------------------------- |
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| `siliconflow` (默认) | `Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct` (免费) | `SILICONFLOW_API_KEY` |
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| `openai` | `gpt-4o` | `OPENAI_API_KEY` |
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| `deepseek` | `deepseek-chat` | `DEEPSEEK_API_KEY` |
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| `arc`（豆包方舟） | `doubao-1-5-pro-32k-250115` | `ARK_API_KEY` |
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| `zhipu`（智谱清言） | `glm-4-flash` | `ZHIPUAI_API_KEY` |
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| `dashscope`（阿里） | `qwen-max-latest` | `DASHSCOPE_API_KEY` |
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### 向量模型与重排序模型
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建议使用硅基流动部署的 bge-m3（免费且无需修改）。其他模型配置参考 [src/static/models.yaml](src/static/models.yaml)。
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## 更新日志
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- **2025.02.24** - 新增网页检索以及内容展示，需配置 `TAVILY_API_KEY`
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- **2025.02.23** - SiliconFlow 的 Rerank 和 Embedding model 支持，现默认使用 SiliconFlow
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- **2025.02.20** - DeepSeek-R1 支持，需配置 `DEEPSEEK_API_KEY` 或 `SILICONFLOW_API_KEY`
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- **2024.10.12** - 后端修改为 FastAPI，添加 Milvus-Standalone 独立部署
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## 常见问题
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### 镜像下载问题
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如无法直接下载相关镜像，可参考 [DaoCloud/public-image-mirror](https://github.com/DaoCloud/public-image-mirror?tab=readme-ov-file#%E5%BF%AB%E9%80%9F%E5%BC%80%E5%A7%8B)，尝试替换前缀：
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```bash
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# 以 neo4j 为例，其余类似
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docker pull m.daocloud.io/docker.io/library/neo4j:latest
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# 然后重命名镜像
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||||
docker tag m.daocloud.io/docker.io/library/neo4j:latest neo4j:latest
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```
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## 贡献指南
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欢迎提交 Issue 和 Pull Request 来帮助改进项目。
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## 许可证
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本项目采用 MIT 许可证 - 详见 [LICENSE](LICENSE) 文件
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@ -229,7 +229,7 @@ class DataBaseManager:
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||||
for line in lines:
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line.pop("vector")
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||||
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||||
lines.sort(key=lambda x: x.get("start_char_idx", 0))
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||||
lines.sort(key=lambda x: x.get("start_char_idx") or 0)
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||||
# logger.debug(f"lines[0]: {lines[0]}")
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||||
return {"lines": lines}
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||||
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||||
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||||
@ -1,5 +1,6 @@
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import json
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import asyncio
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import traceback
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||||
from fastapi import APIRouter, Body
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||||
from fastapi.responses import StreamingResponse, Response
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||||
from src.core import HistoryManager
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||||
@ -85,7 +86,7 @@ def chat_post(
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||||
history=history_manager.update_ai(content),
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||||
refs=refs)
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||||
except Exception as e:
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||||
logger.error(f"Model error: {e}")
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||||
logger.error(f"Model error: {e}, {traceback.format_exc()}")
|
||||
yield make_chunk(message=f"Model error: {e}", status="error")
|
||||
return
|
||||
|
||||
|
||||
@ -1,5 +1,6 @@
|
||||
import os
|
||||
import asyncio
|
||||
import traceback
|
||||
from typing import List, Optional
|
||||
from fastapi import APIRouter, File, UploadFile, HTTPException, Depends, Body
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||||
|
||||
@ -81,7 +82,7 @@ async def get_document_info(db_id: str, file_id: str):
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||||
try:
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||||
info = dbm.get_file_info(db_id, file_id)
|
||||
except Exception as e:
|
||||
logger.error(f"Failed to get file info, {e}, {db_id=}, {file_id=}")
|
||||
logger.error(f"Failed to get file info, {e}, {db_id=}, {file_id=}, {traceback.format_exc()}")
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||||
info = {"message": "Failed to get file info", "status": "failed"}, 500
|
||||
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return info
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