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 基于大模型 RAG 知识库与知识图谱的问答平台。Llamaindex + VueJS + Flask + Neo4j。大模型适配 OpenAI、国内主流大模型平台的模型调用、本地 vllm 部署。只需要配置对应服务平台的 `API_KEY` 即可使用。
 
-![image](https://github.com/user-attachments/assets/8416a933-cc43-45d0-bf06-00df0ba6c4fb)
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+![image](https://github.com/user-attachments/assets/75010511-4ac5-4924-8268-fea9a589839c)
 
 
 
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 - 2025.02.20 DeepSeek-R1 支持，需配置 `DEEPSEEK_API_KEY` 或者 `SILICONFLOW_API_KEY` 使用
 - 2024.10.12 后端修改为 [FastAPI](https://github.com/fastapi)，并添加了 [Milvus-Standalone](https://github.com/milvus-io) 的独立部署。
 
-![](./images/reasoning.png)
+![image](https://github.com/user-attachments/assets/8416a933-cc43-45d0-bf06-00df0ba6c4fb)
 
 
 ## 快速上手
@@ -115,7 +114,7 @@ docker compose -f docker/docker-compose.yml --env-file src/.env up --build
 
 ### 2. 向量模型支持和重排序模型支持
 
-建议直接使用硅基流动部署的 bge-m3，这样不需要做任何修改，且免费。其余模型参考：[src/config/models.yaml](src/config/models.yaml)
+建议直接使用硅基流动部署的 bge-m3，这样不需要做任何修改，且免费。其余模型参考：[src/static/models.yaml](src/static/models.yaml)
 
 > [!Warning]
 > 需要注意，由于知识库和图数据库的构建都依赖于向量模型，如果中途更改向量模型，会导致知识库不可用。此外，知识图谱的向量索引的建立默认使用 embedding-3 构建，因此检索的时候必须使用 embedding-3（现阶段还不支持修改）