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Wenjie Zhang 2025-08-15 21:43:48 +08:00
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README.md
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@ -18,8 +18,8 @@
### ✨ 核心特性 ### ✨ 核心特性
- 🤖 **多模型支持** - 适配主流大模型平台及本地部署（vLLM、Ollama），支持自定义智能体开发，兼容 LangGraph 部署 - 🤖 **多模型支持** - 适配主流大模型平台及本地部署（vLLM、Ollama），支持自定义智能体开发，兼容 LangGraph 部署
- 📚 **灵活知识库** - 支持 LightRAG、Milvus、Chroma 等存储形式，配置 MinerU、PP-Structure-V3的文档解析引擎 - 📚 **灵活知识库** - 支持 LightRAG、Milvus、Chroma 等存储形式，配置 MinerU、PP-Structure-V3 的文档解析引擎
- 🕸️ **知识图谱** - 支持LightRAG的自动图谱构建，以及自定义图谱问答，可接入现有知识图谱 - 🕸️ **知识图谱** - 支持 LightRAG 的自动图谱构建，以及自定义图谱问答，可接入现有知识图谱
- 👥 **权限控制** - 支持超级管理员、管理员、普通用户三级权限体系 - 👥 **权限控制** - 支持超级管理员、管理员、普通用户三级权限体系
![欢迎 Star](https://github.com/user-attachments/assets/a9ea624a-7b95-4bc1-a3c7-bfec6c587b5c) ![欢迎 Star](https://github.com/user-attachments/assets/a9ea624a-7b95-4bc1-a3c7-bfec6c587b5c)
@ -80,7 +80,7 @@ https://github.com/user-attachments/assets/15f7f315-003d-4e41-a260-739c2529f824
```bash ```bash
bash docker/pull_image.sh python:3.11-slim # 替换后面的 repo_name 即可 bash docker/pull_image.sh python:3.11-slim # 替换后面的 repo_name 即可
``` ```
**如果**依然存在镜像拉取问题，可以现在另外一个可访问 Docker 的设备上执行拉取镜像后，使用下面的脚本保存为 tar 文件，再拷贝到开发设备使用。 **如果**依然存在镜像拉取问题，可以先在另一个可访问 Docker 的设备上拉取镜像后，使用下面的脚本保存为 tar 文件，再拷贝到开发设备使用。
```bash ```bash
# 保存镜像，会生成 docker_images_xxx.tar # 保存镜像，会生成 docker_images_xxx.tar
bash docker/save_docker_images.sh # Linux 或 macOS bash docker/save_docker_images.sh # Linux 或 macOS
@ -168,13 +168,14 @@ custom-provider-name-here:
除此之外，也支持将已有的知识图谱按照下面的格式导入 Neo4j 中，上传后，节点会自动添加 `Upload`、`Entity` 标签，关系会自动添加 `Relation` 标签。可以通过 `name` 属性访问实体的名称，使用 `type` 属性访问边的名称。默认账户密码是`neo4j` / `0123456789`。 除此之外，也支持将已有的知识图谱按照下面的格式导入 Neo4j 中，上传后，节点会自动添加 `Upload`、`Entity` 标签，关系会自动添加 `Relation` 标签。可以通过 `name` 属性访问实体的名称，使用 `type` 属性访问边的名称。默认账户密码是`neo4j` / `0123456789`。
**数据格式**：支持 JSONL 格式导入 **数据格式**：支持 JSONL 格式导入，可以先尝试 [test/data/A_Dream_of_Red_Mansions_tiny.jsonl](test/data/A_Dream_of_Red_Mansions_tiny.jsonl) 文件。
```jsonl ```jsonl
{"h": "北京", "t": "中国", "r": "首都"} {"h": "北京", "t": "中国", "r": "首都"}
{"h": "上海", "t": "中国", "r": "直辖市"} {"h": "上海", "t": "中国", "r": "直辖市"}
``` ```
此外，也可以通过修改 `docker-compose.yml` 中的 `NEO4J_URI` 配置来接入已有的 Neo4j 实例，但是最好确保每个节点都有 Entity 标签，否则会影响到图的检索与构建。 此外，也可以通过修改 `docker-compose.yml` 中的 `NEO4J_URI` 配置来接入已有的 Neo4j 实例，**但是**最好确保每个节点都有 Entity 标签，否则会影响到图的检索与构建。
注：在“图谱”页面，只能看到上传的节点和边，基于 LightRAG 构建的图谱不会展示在里面，完整的图谱可以去 Neo4j 管理页面查看。 注：在“图谱”页面，只能看到上传的节点和边，基于 LightRAG 构建的图谱不会展示在里面，完整的图谱可以去 Neo4j 管理页面查看。
@ -182,24 +183,25 @@ custom-provider-name-here:
### OCR 服务（可选） ### OCR 服务（可选）
对于**基础的 OCR 服务**（RapidOCR onnx 版本），可以使用 SWHL/RapidOCR 的 onnx 版本，但是需要提前将模型下载到 `$MODEL_DIR` 目录下。 对于**基础的 OCR 服务**（RapidOCR onnx 版本），可以使用 SWHL/RapidOCR 的 onnx 版本，但是需要提前将模型下载到 `$MODEL_DIR` 目录下（默认 `src/.env.template` 中为 `models`）。在容器内实际路径为 `/models`（由 `MODEL_DIR_IN_DOCKER` 指向）。
```bash ```bash
huggingface-cli download SWHL/RapidOCR --local-dir ${MODEL_DIR:-./models}/SWHL/RapidOCR huggingface-cli download SWHL/RapidOCR --local-dir ${MODEL_DIR:-./models}/SWHL/RapidOCR
``` ```
*如果提示 `[Errno 13] Permission denied` 则需要使用 sudo 修改权限之后再执行* - 模型完整性要求：需要存在 `PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_det_infer.onnx` 和 `PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_rec_infer.onnx`
- 如果提示 `[Errno 13] Permission denied` 则需要使用 sudo 修改权限之后再执行
提升 PDF 解析准确性，可以选择使用 MinerU 或 PP-Structure-V3 服务，但是需要 GPU 支持。 提升 PDF 解析准确性，可以选择使用 MinerU 或 PP-Structure-V3 服务（需要 NVIDIA GPU）。
启用**MinerU**服务： 启用**MinerU**服务：
```bash ```bash
# MinerU（需要 CUDA 12.4+） # MinerU（需要 CUDA 12.6+ 的 sglang 镜像）
docker compose up mineru --build docker compose up mineru --build
``` ```
启用**PP-Structure-V3**服务，配置文件可以在 [docker/PP-StructureV3.yaml](docker/PP-StructureV3.yaml) 中修改。 启用**PP-Structure-V3**服务，配置文件可在 [docker/PP-StructureV3.yaml](docker/PP-StructureV3.yaml) 中修改。
```bash ```bash
# PP-Structure-V3（需要 CUDA 11.8+） # PP-Structure-V3（需要 CUDA 11.8+）
@ -208,22 +210,32 @@ docker compose up paddlex --build
### 自定义智能体应用开发 ### 自定义智能体应用开发
目前该项目默认集成了三个 Demo 智能体，包含基础智能体、ReAct、DeepResearch 三个案例Demo，均是使用 [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) 开发的。代码均可以在 [src/agent](src/agent) 目录下找到。 目前该项目默认集成了三个 Demo 智能体，包含基础智能体、ReAct、DeepResearch 三个案例 Demo，均使用 [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) 开发。代码位于 [src/agents](src/agents) 目录。在 [src/agents/react/graph.py](src/agents/react/graph.py) 中定义了 `ReActAgent` 示例。
如果需要自定义智能体应用，需要在 [src/agent](src/agent) 目录下新建一个文件夹，文件夹的名字就是智能体的名字，然后在文件夹中新建一个 `.py` 文件（比如 `workflow.py` 等），重点是该文件能够暴露出来一个 graph 实例。 如果需要自定义智能体应用，实现一个继承于 `BaseAgent` 的类，并实现 `get_graph` 方法返回一个 graph 实例。智能体的 `config_schema` 定义了配置参数，可继承 `Configuration` 定义。
注册智能体的方式请参考已有实现：[src/agents/__init__.py](src/agents/__init__.py)。例如：
```python
from .chatbot import ChatbotAgent
agent_manager = AgentManager()
agent_manager.register_agent(ChatbotAgent)
agent_manager.init_all_agents()
```
### 服务端口说明 ### 服务端口说明
| 端口 | 服务 | 说明 | | 端口 | 服务 | 说明 |
|------|------|------| |------|------|------|
| 5173 | Web 前端 | 用户界面 | | 5173 | Web 前端 | 用户界面（容器名：web-dev） |
| 5050 | API 后端 | 核心服务 | | 5050 | API 后端 | 核心服务（容器名：api-dev） |
| 7474/7687 | Neo4j | 图数据库 | | 7474/7687 | Neo4j | 图数据库（容器名：graph） |
| 9000/9001 | MinIO | 对象存储 | | 9000/9001 | MinIO | 对象存储（容器名：milvus-minio） |
| 19530/9091 | Milvus | 向量数据库 | | 19530/9091 | Milvus | 向量数据库（容器名：milvus） |
| 30000 | MinerU | PDF 解析（可选）| | 30000 | MinerU | PDF 解析（容器名：mineru，可选）|
| 8080 | PaddleX | OCR 服务（可选）| | 8080 | PaddleX | OCR 服务（容器名：paddlex-ocr，可选）|
| 8081 | vLLM | 本地推理（可选）| | 8081 | vLLM | 本地推理（可选，scripts/vllm/run.sh 默认端口）|
### 品牌信息配置 ### 品牌信息配置
@ -235,7 +247,9 @@ docker compose up paddlex --build
## ❓ 常见问题 ## ❓ 常见问题
暂无 - 如何查看后端日志？运行 `docker logs api-dev -f`
- RapidOCR 模型未找到怎么办？确认 `MODEL_DIR` 指向的目录存在 `SWHL/RapidOCR`，且包含 `PP-OCRv4` 下的 det/rec onnx 文件。
- MinerU/PaddleX 健康检查失败？分别检查 `http://localhost:30000/health` 与 `http://localhost:8080/` 是否 200，确认 GPU/驱动与 CUDA 版本匹配。
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