From b866ddfec27180b8343037bdcdfe3430162cd3bf Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: Wenjie Zhang <xerrors@163.com>
Date: Fri, 10 Oct 2025 10:49:51 +0800
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?docs:=20=E6=9B=B4=E6=96=B0=E6=96=87=E6=A1=A3?=
 =?UTF-8?q?=EF=BC=8C=E6=B7=BB=E5=8A=A0=E6=99=BA=E8=83=BD=E4=BD=93=E5=BC=80?=
 =?UTF-8?q?=E5=8F=91=E3=80=81=E5=93=81=E7=89=8C=E8=87=AA=E5=AE=9A=E4=B9=89?=
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 =?UTF-8?q?=E9=80=9F=E5=BC=80=E5=A7=8B=E6=8C=87=E5=8D=97?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

---
 docker-compose.yml                            |   4 +
 docs/.vitepress/config.mts                    |  18 +-
 docs/advanced/agents.md                       | 119 ++++
 docs/advanced/branding.md                     |  49 ++
 docs/advanced/document-processing.md          | 110 ++++
 docs/advanced/misc.md                         |  28 +
 docs/changelog/contributing.md                |  75 +++
 docs/changelog/faq.md                         |   2 +
 docs/changelog/{update.md => roadmap.md}      |  12 +-
 docs/intro/knowledge-base.md                  |  83 +++
 docs/intro/model-config.md                    | 163 +++++
 docs/intro/project-overview.md                |  37 ++
 docs/intro/quick-start.md                     | 581 ------------------
 package.json                                  |   3 +-
 src/.env.template                             |  36 +-
 .../components/ModelProvidersComponent.vue    |   2 +
 16 files changed, 722 insertions(+), 600 deletions(-)
 create mode 100644 docs/advanced/agents.md
 create mode 100644 docs/advanced/branding.md
 create mode 100644 docs/advanced/document-processing.md
 create mode 100644 docs/advanced/misc.md
 create mode 100644 docs/changelog/contributing.md
 create mode 100644 docs/changelog/faq.md
 rename docs/changelog/{update.md => roadmap.md} (74%)
 create mode 100644 docs/intro/knowledge-base.md
 create mode 100644 docs/intro/model-config.md
 create mode 100644 docs/intro/project-overview.md

diff --git a/docker-compose.yml b/docker-compose.yml
index 829231f3..df5cbe8a 100644
--- a/docker-compose.yml
+++ b/docker-compose.yml
@@ -23,6 +23,7 @@ services:
       - "host.docker.internal:host-gateway"
     env_file:
       - src/.env
+    # region api_envs
     environment:
       - HOST_IP=${HOST_IP:-}
       - NEO4J_URI=${NEO4J_URI:-bolt://graph:7687}
@@ -37,6 +38,7 @@ services:
       - RUNNING_IN_DOCKER=true
       - NO_PROXY=localhost,127.0.0.1,milvus,graph,milvus-minio,milvus-etcd-dev,etcd,minio,mineru,paddlex
       - no_proxy=localhost,127.0.0.1,milvus,graph,milvus-minio,milvus-etcd-dev,etcd,minio,mineru,paddlex
+    # endregion api_envs
     command: uv run --no-dev uvicorn server.main:app --host 0.0.0.0 --port 5050 --reload
     restart: unless-stopped
     healthcheck:
@@ -105,6 +107,7 @@ services:
   #   restart: unless-stopped
   #   command: ["bash", "/init-postgres.sh"]
 
+  # region neo4j
   graph:
     image: neo4j:5.26
     container_name: graph
@@ -128,6 +131,7 @@ services:
     networks:
       - app-network
     restart: unless-stopped
+  # endregion neo4j
 
   etcd:
     container_name: milvus-etcd-dev
diff --git a/docs/.vitepress/config.mts b/docs/.vitepress/config.mts
index b0530d42..3776171e 100644
--- a/docs/.vitepress/config.mts
+++ b/docs/.vitepress/config.mts
@@ -24,13 +24,27 @@ export default defineConfig({
       {
         text: '简介',
         items: [
-          { text: '快速开始', link: '/intro/quick-start' }
+          { text: '什么是 Yuxi-Know？', link: '/intro/project-overview' },
+          { text: '快速开始', link: '/intro/quick-start' },
+          { text: '模型配置', link: '/intro/model-config' },
+          { text: '知识库与知识图谱', link: '/intro/knowledge-base' }
+        ]
+      },
+      {
+        text: '高级配置',
+        items: [
+          { text: '文档解析', link: '/advanced/document-processing' },
+          { text: '智能体', link: '/advanced/agents' },
+          { text: '品牌自定义', link: '/advanced/branding' },
+          { text: '其他配置', link: '/advanced/misc' }
         ]
       },
       {
         text: '更新日志',
         items: [
-          { text: '更新日志', link: '/changelog/update' }
+          { text: '路线图', link: '/changelog/roadmap' },
+          { text: '参与贡献', link: '/changelog/contributing' },
+          { text: '常见问题', link: '/changelog/faq' }
         ]
       }
     ],
diff --git a/docs/advanced/agents.md b/docs/advanced/agents.md
new file mode 100644
index 00000000..0da1e68c
--- /dev/null
+++ b/docs/advanced/agents.md
@@ -0,0 +1,119 @@
+# 智能体
+
+## 智能体开发
+
+系统基于 [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) 框架，支持自定义智能体应用开发。
+
+系统默认集成示例智能体：
+
+| 智能体 | 功能 | 位置 |
+|--------|------|------|
+| **基础智能体** | 对话功能 | `src/agents/chatbot/` |
+| **ReAct 智能体** | 推理与行动循环 | `src/agents/react/` |
+
+### 开发自定义智能体
+
+如果需要开发自己的智能体的话，可以基于智能体基类以及相关脚手架实现。整体上是和 LangGraph 的架构是适配的，只是在部分功能上需要和平台更加适配才好。
+
+#### 1. 创建智能体类
+
+继承 `BaseAgent` 并实现 `get_graph` 方法：
+
+```python
+from .base import BaseAgent
+
+class CustomAgent(BaseAgent):
+    def get_graph(self):
+        # 返回 LangGraph 实例
+        return graph_instance
+
+    @property
+    def context_schema(self):
+        # 定义配置参数
+        return schema
+```
+
+#### 2. 注册智能体
+
+在 `src/agents/__init__.py` 中注册：
+
+```python
+from .custom_agent import CustomAgent
+
+agent_manager = AgentManager()
+agent_manager.register_agent(CustomAgent)
+agent_manager.init_all_agents()
+```
+
+#### 3. 参考示例
+
+查看 `src/agents/react/graph.py` 中的 `ReActAgent` 实现示例。
+
+## 内置工具与 MCP 集成
+
+
+::: warning
+文档待完善
+:::
+
+
+### 1. MySQL 数据库集成
+
+系统支持智能体查询 MySQL 数据库，为数据分析提供强大支持。
+
+### 配置数据库连接
+
+在环境变量中配置数据库信息：
+
+```env
+# MySQL 数据库配置
+MYSQL_HOST=192.168.1.100
+MYSQL_USER=username
+MYSQL_PASSWORD=your_secure_password
+MYSQL_DATABASE=database_name
+MYSQL_PORT=3306
+MYSQL_CHARSET=utf8mb4
+```
+
+在智能体配置中启用以下 MySQL 工具：
+
+| 工具名称 | 功能描述 |
+|----------|----------|
+| `mysql_list_tables` | 获取数据库中的所有表名 |
+| `mysql_describe_table` | 获取指定表的详细结构信息 |
+| `mysql_query` | 执行只读的 SQL 查询语句 |
+
+### 安全特性
+
+- ✅ **只读操作**: 仅允许 SELECT、SHOW、DESCRIBE、EXPLAIN 操作
+- ✅ **SQL 注入防护**: 严格的表名参数验证
+- ✅ **超时控制**: 默认 10 秒，最大 60 秒
+- ✅ **结果限制**: 默认 10000 字符，100 行，最大 1000 行
+
+### 可视化图表-MCP-Server
+
+系统支持基于 MCP（Model Context Protocol）的图表可视化功能。
+
+- 基于 @antvis 团队开发的 [可视化图表-MCP-Server](https://www.modelscope.cn/mcp/servers/@antvis/mcp-server-chart)
+- 支持多种图表类型和数据可视化
+- 通过魔搭社区配置 Host 资源
+
+在 `src/agents/common/mcp.py` 的 `MCP_SERVERS` 中添加配置：
+
+```python
+# MCP Server configurations
+MCP_SERVERS = {
+    "sequentialthinking": {
+        "url": "https://remote.mcpservers.org/sequentialthinking/mcp",
+        "transport": "streamable_http",
+    },
+    "mcp-server-chart": {
+        "url": "https://mcp.api-inference.modelscope.net/9993ae42524c4c/mcp",
+        "transport": "streamable_http",
+    }
+}
+```
+
+::: warning 配置注意
+记得将 `type` 字段修改为 `transport`。
+:::
diff --git a/docs/advanced/branding.md b/docs/advanced/branding.md
new file mode 100644
index 00000000..d8ed4b84
--- /dev/null
+++ b/docs/advanced/branding.md
@@ -0,0 +1,49 @@
+# 品牌自定义
+
+系统支持完整的品牌信息自定义，包括 Logo、组织名称、版权信息等。
+
+## 配置方法
+
+### 1. 复制模板文件
+
+```bash
+cp src/config/static/info.template.yaml src/config/static/info.local.yaml
+```
+
+### 2. 编辑品牌信息
+
+在 `src/config/static/info.local.yaml` 中配置：
+
+<<< @/../src/config/static/info.template.yaml
+
+### 3. 环境变量配置
+
+在 `.env` 文件中指定配置文件路径：
+
+```bash
+YUXI_BRAND_FILE_PATH=src/config/static/info.local.yaml
+```
+
+::: tip 配置优先级
+`info.local.yaml` > `info.template.yaml`（默认）
+:::
+
+
+## 样式定制
+
+系统配色主要保存在 `web/src/assets/css/base.css` 中：
+
+- 替换 `--main-*` 相关变量即可改变配色
+- 支持主题色、辅助色等完整定制
+- 实时预览，无需重启服务
+
+**主要变量**:
+
+```css
+:root {
+  --main-color: #1890ff;        /* 主色调 */
+  --main-bg: #f0f2f5;          /* 背景色 */
+  --main-text: #262626;        /* 文字色 */
+  --main-border: #d9d9d9;      /* 边框色 */
+}
+```
diff --git a/docs/advanced/document-processing.md b/docs/advanced/document-processing.md
new file mode 100644
index 00000000..fa497fd5
--- /dev/null
+++ b/docs/advanced/document-processing.md
@@ -0,0 +1,110 @@
+# 文档解析
+
+## OCR 服务
+
+系统提供多种 OCR 服务选项，满足不同精度和性能需求。
+
+### 基础 OCR 服务
+
+使用 RapidOCR ONNX 版本，无需 GPU 支持：
+
+#### 1. 下载模型
+
+```bash
+huggingface-cli download SWHL/RapidOCR --local-dir ${MODEL_DIR:-./models}/SWHL/RapidOCR
+```
+
+#### 2. 模型要求
+
+确保以下文件存在：
+- `PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_det_infer.onnx`
+- `PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_rec_infer.onnx`
+
+::: warning 权限问题
+如果提示 `[Errno 13] Permission denied`，需要使用 sudo 修改权限后执行。
+:::
+
+### 高级 OCR 服务
+
+为提升 PDF 解析准确性，可选择以下 GPU 加速服务：
+
+#### 1. MinerU 服务（推荐）
+
+```bash
+# 需要 CUDA 12.6+ 环境
+docker compose up mineru --build
+```
+
+#### 2. PP-Structure-V3 服务
+
+```bash
+# 需要 CUDA 11.8+ 环境
+docker compose up paddlex --build
+```
+
+**配置文件**: `docker/PP-StructureV3.yaml`
+
+### OCR 服务选择建议
+
+- **基础使用**: RapidOCR（无需 GPU）
+- **高精度需求**: MinerU（推荐）
+- **结构化文档**: PP-Structure-V3
+- **生产环境**: 根据硬件条件选择
+
+## 批量处理脚本
+
+系统提供便捷的批量处理脚本，支持文件上传和解析操作。
+
+### 文件上传脚本
+
+使用 `scripts/batch_upload.py upload` 批量上传文件到知识库：
+
+```bash
+# 批量上传文档
+uv run scripts/batch_upload.py upload \
+    --db-id your_kb_id \
+    --directory path/to/your/data \
+    --pattern "*.docx" \
+    --base-url http://127.0.0.1:5050/api \
+    --username your_username \
+    --password your_password \
+    --concurrency 4 \
+    --recursive \
+    --record-file scripts/tmp/batch_processed_files.txt
+```
+
+**参数说明**:
+- `--db-id`: 目标知识库 ID
+- `--directory`: 文件目录路径
+- `--pattern`: 文件匹配模式
+- `--concurrency`: 并发处理数量
+- `--recursive`: 递归处理子目录
+- `--record-file`: 处理记录文件路径
+
+### 文件解析脚本
+
+使用 `scripts/batch_upload.py trans` 将文件解析为 Markdown：
+
+```bash
+# 批量解析文档
+uv run scripts/batch_upload.py trans \
+    --db-id your_kb_id \
+    --directory path/to/your/data \
+    --output-dir path/to/output_markdown \
+    --pattern "*.docx" \
+    --base-url http://127.0.0.1:5050/api \
+    --username your_username \
+    --password your_password \
+    --concurrency 4 \
+    --recursive
+```
+
+**输出结果**: 解析后的 Markdown 文件将保存到指定输出目录。
+
+### 脚本功能
+
+- **进度跟踪**: 实时显示处理进度
+- **错误处理**: 自动跳过无法处理的文件
+- **断点续传**: 支持中断后继续处理
+- **日志记录**: 详细记录处理过程
+- **结果统计**: 处理完成后显示统计信息
diff --git a/docs/advanced/misc.md b/docs/advanced/misc.md
new file mode 100644
index 00000000..7acd1de6
--- /dev/null
+++ b/docs/advanced/misc.md
@@ -0,0 +1,28 @@
+# 其他配置
+
+## 内容安全
+
+系统内置内容审查机制，保障服务内容的合规性。目前配置了关键词过滤以及 LLM 对内容进行审查。管理员可在 `设置` → `基本设置` 页面中进行配置并选择安全模型。
+
+敏感词词库位于 `src/config/static/bad_keywords.txt` 文件，每行一个关键词，实时生效，无需重启服务。
+
+## 服务端口
+
+系统使用多个端口提供不同服务，以下是完整的端口映射：
+
+| 端口 | 服务 | 容器名称 | 说明 |
+|------|------|----------|------|
+| **5173** | Web 前端 | web-dev | 用户界面 |
+| **5050** | API 后端 | api-dev | 核心服务 |
+| **7474/7687** | Neo4j | graph | 图数据库 |
+| **9000/9001** | MinIO | milvus-minio | 对象存储 |
+| **19530/9091** | Milvus | milvus | 向量数据库 |
+| **30000** | MinerU | mineru | PDF 解析（可选）|
+| **8080** | PaddleX | paddlex-ocr | OCR 服务（可选）|
+| **8081** | vLLM | - | 本地推理（可选）|
+
+::: tip 端口访问
+- Web 界面: http://localhost:5173
+- API 文档: http://localhost:5050/docs
+- Neo4j 管理: http://localhost:7474
+:::
diff --git a/docs/changelog/contributing.md b/docs/changelog/contributing.md
new file mode 100644
index 00000000..1aa97c17
--- /dev/null
+++ b/docs/changelog/contributing.md
@@ -0,0 +1,75 @@
+# 参与贡献
+
+感谢所有贡献者的支持！
+
+<a href="https://github.com/xerrors/Yuxi-Know/contributors">
+    <img src="https://contributors.nn.ci/api?repo=xerrors/Yuxi-Know" alt="贡献者名单">
+</a>
+
+## 如何贡献
+
+### 1. Fork 项目
+
+在 GitHub 上 Fork 本项目到你的账户。
+
+### 2. 创建分支
+
+```bash
+git checkout -b feature/amazing-feature
+```
+
+### 3. 提交更改
+
+```bash
+git commit -m 'feat: Add some amazing feature'
+```
+
+### 4. 推送分支
+
+```bash
+git push origin feature/amazing-feature
+```
+
+### 5. 创建 PR
+
+在 GitHub 上创建 Pull Request，详细描述你的更改内容。
+
+## 开发指南
+
+### 代码规范
+
+- 遵循项目代码规范
+- Python 代码使用 `make format` 格式化
+- 使用 `make lint` 检查代码质量
+- 添加必要的测试用例
+- 更新相关文档
+
+### 提交规范
+
+使用清晰的提交信息：
+
+```
+feat: 添加新功能
+fix: 修复 bug
+docs: 更新文档
+style: 代码格式调整
+refactor: 代码重构
+test: 添加测试
+chore: 构建过程或辅助工具的变动
+```
+
+### 测试要求
+
+::: info
+ 部分测试脚本待补充
+:::
+
+- 确保所有测试通过
+- 添加新功能的测试用例
+- 验证现有功能不受影响
+- 测试不同环境下的兼容性
+
+## 许可证
+
+本项目基于 MIT License 开源，贡献的代码将遵循相同的许可证。
+
diff --git a/docs/changelog/faq.md b/docs/changelog/faq.md
new file mode 100644
index 00000000..80cba6c7
--- /dev/null
+++ b/docs/changelog/faq.md
@@ -0,0 +1,2 @@
+# 常见问题
+
diff --git a/docs/changelog/update.md b/docs/changelog/roadmap.md
similarity index 74%
rename from docs/changelog/update.md
rename to docs/changelog/roadmap.md
index bce826fc..d6e03836 100644
--- a/docs/changelog/update.md
+++ b/docs/changelog/roadmap.md
@@ -1,8 +1,9 @@
-# 开发计划
+# 开发路线图
 
-📝 0.3 version
+路线图可能会经常变更，如果有强烈的建议，可以在 [issue](https://github.com/xerrors/Yuxi-Know/issues) 中提。
+
+## Version 0.3.x
 
-不再新增任何特性，仅作功能调整以及 bug 修复。
 
 🐛**BUGs**
 - [ ] 部分 doc 格式的文件支持有问题
@@ -19,8 +20,9 @@
 - [ ] 集成智能体评估，首先使用命令行来实现，然后考虑放在 UI 里面展示
 - [ ] 开发与生产环境隔离
 - [x] 添加统计信息
-- [ ] 支持 MinerU 的解析方法
+- [ ] 支持 MinerU 2.5 的解析方法
 - [ ] Options 中添加网络搜索和绘制图片的选项，分别是用来调用工具
+- [ ] 移除自定义模型，同时将模型的 env 修改为单环境变量的形式，移除 models.yaml 的私有共有双配置模式，除非配置了环境变量 `OVERRIDE_DEFAULT_MODELS_CONFIG_WITH` 然后指向一个变量。
 
 📝 **Base**
 
@@ -28,7 +30,7 @@
 - [ ] 新建 tasker 模块，用来管理所有的后台任务，UI 上使用侧边栏管理。
 - [ ] 新增 files 模块，用来管理文件上传，下载等
 
-💯 **More**:
+## 未来可能会支持
 
 下面的功能**可能**会放在后续版本实现，暂时未定
 
diff --git a/docs/intro/knowledge-base.md b/docs/intro/knowledge-base.md
new file mode 100644
index 00000000..c588856d
--- /dev/null
+++ b/docs/intro/knowledge-base.md
@@ -0,0 +1,83 @@
+# 知识库与知识图谱
+
+项目中的知识库与知识图谱，即是知识管理组织的方式，同时会被封装为工具供 AgenticRAG 系统调用。
+
+## 创建知识库
+
+系统支持多种知识库存储形式，满足不同场景需求：
+
+| 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 |
+| **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 |
+
+访问 Web 界面：http://localhost:5173，进入"知识库管理"页面，点击"新建知识库"，填写知识库信息。
+
+这里需要**注意**的是，这里的知识库的标题和描述都会作为智能体选择工具的依据，因此尽量详尽的描述该知识库。
+
+
+### 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。
+
+LightRAG 知识库可在知识库详情中可视化，但不支持在侧边栏图谱中直接检索，图谱检索工具不支持 LightRAG 知识库，查询需要使用对应的知识库作为工具。
+
+在 Neo4j 的检索中可以看到，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 tag 做区分。这点在后面介绍知识图谱的时候也会额外说明。
+
+
+系统默认使用 `siliconflow` 的 `Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507` 模型进行图谱构建。可通过环境变量自定义图谱构建模型：
+
+<<< @/../src/.env.template#lightrag{bash}
+
+
+## 文档管理
+
+::: danger
+待补充
+:::
+
+## 知识图谱
+
+::: danger
+待补充关于知识图谱在项目中的定位
+:::
+
+### 1. 以三元组形式导入
+
+
+系统支持通过网页导入 `jsonl` 格式的知识图谱数据：
+
+```jsonl
+{"h": "北京", "t": "中国", "r": "首都"}
+{"h": "上海", "t": "中国", "r": "直辖市"}
+{"h": "深圳", "t": "广东", "r": "省会"}
+```
+
+**格式说明**，每行一个三元组，系统自动验证数据格式，并自动导入到 Neo4j 数据库，添加 `Upload`、`Entity`、`Relation` 标签，会自动处理重复的三元组。
+
+Neo4j 访问信息可以参考 `docker-compose.yml` 中配置对应的环境变量来覆盖。
+
+- **默认账户**: `neo4j`
+- **默认密码**: `0123456789`
+- **管理界面**: http://localhost:7474
+- **连接地址**: bolt://localhost:7687
+
+::: tip 测试数据
+可以使用 `test/data/A_Dream_of_Red_Mansions_tiny.jsonl` 文件进行测试导入。
+:::
+
+### 2. 接入已有 Neo4j 实例
+
+如需接入已有的 Neo4j 实例，可修改 `.env` 中的配置：
+
+<<< @/../src/.env.template#neo4j{bash}
+
+同时记得注释掉下面的 neo4j 服务：
+
+<<< @/../docker-compose.yml#neo4j
+
+
+::: warning 注意事项
+确保每个节点都有 `Entity` 标签，每个关系都有 `RELATION` 类型，否则会影响图的检索与构建功能。
+:::
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/intro/model-config.md b/docs/intro/model-config.md
new file mode 100644
index 00000000..3324c964
--- /dev/null
+++ b/docs/intro/model-config.md
@@ -0,0 +1,163 @@
+# 模型配置
+
+## 对话模型
+
+系统支持多种大语言模型服务商，通过配置对应的 API 密钥即可使用：
+
+| 服务商 | 环境变量 | 特点 |
+|--------|----------|------|
+| [硅基流动](https://cloud.siliconflow.cn/i/Eo5yTHGJ) | `SILICONFLOW_API_KEY` | 🆓 免费额度，默认推荐 |
+| OpenAI | `OPENAI_API_KEY` | GPT 系列模型 |
+| DeepSeek | `DEEPSEEK_API_KEY` | 国产大模型 |
+| OpenRouter | `OPENROUTER_API_KEY` | 多模型聚合平台 |
+| 智谱清言 | `ZHIPUAI_API_KEY` | GLM 系列模型 |
+| 阿里云百炼 | `DASHSCOPE_API_KEY` | 通义千问系列 |
+
+其余还支持火山、Together、vLLM、Ollama 等。
+
+### 配置方法
+
+在 `src/.env` 文件中添加对应的环境变量：
+
+<<< @/../src/.env.template#model_provider{bash 2}
+
+
+::: tip 免费获取 API Key
+[硅基流动](https://cloud.siliconflow.cn/i/Eo5yTHGJ) 注册即送 14 元额度，支持多种开源模型。
+:::
+
+## 自定义模型供应商
+
+::: warning
+原本网页中的自定义模型已在 `0.3.x` 版本移除，请在 `src/config/static/models.yaml` 中按如下方式配置，并重启服务后选择并使用。此外，这里也推荐一下团队的另外一个小工具 [mvllm (Manage and Route vLLM Servers)](https://github.com/xerrors/mvllm)。
+:::
+
+系统理论上兼容任何 OpenAI 兼容的模型服务，包括：
+
+- **vLLM**: 高性能推理服务
+- **Ollama**: 本地模型管理
+- **API 中转服务**: 各种代理和聚合服务
+
+如需添加新的模型供应商，请按以下步骤操作：
+
+### 1. 编辑模型配置文件
+
+**方式一：修改公共配置**
+编辑 `src/config/static/models.yaml` 文件
+
+**方式二：创建私有配置（推荐）**
+复制模板并创建私有配置：
+```bash
+cp src/config/static/models.yaml src/config/static/models.private.yaml
+```
+
+### 2. 添加模型配置
+
+在配置文件中添加新的模型供应商：
+
+```yaml
+custom-provider-name:
+  name: custom-provider-name
+  default: custom-model-name
+  base_url: "https://api.your-provider.com/v1"
+  env:
+    - CUSTOM_API_KEY_ENV_NAME
+  models:
+    - supported-model-name
+    - another-model-name
+
+
+# 本地 Ollama 服务
+local-ollama:
+  name: Local Ollama
+  base_url: "http://localhost:11434/v1"
+  default: llama3.2
+  env:
+    - NO_API_KEY
+  models:
+    - llama3.2
+    - qwen2.5
+
+# 本地 vLLM 服务
+local-vllm:
+  name: Local vLLM
+  base_url: "http://localhost:8000/v1"
+  default: Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
+  env:
+    - NO_API_KEY
+  models:
+    - Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct
+    - Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct
+```
+
+### 3. 配置环境变量
+
+在 `src/.env` 文件中添加对应的环境变量：
+```env
+CUSTOM_API_KEY_ENV_NAME=your_api_key_here
+```
+
+### 4. 重新部署
+
+```bash
+docker compose restart api-dev
+```
+
+## 嵌入模型和重排序模型
+
+::: warning 重要说明
+从 v0.2 版本开始，项目采用微服务架构，模型部署与项目本身完全解耦。如需使用本地模型，需要先通过 vLLM 或 Ollama 部署为 API 服务。
+:::
+
+### 本地模型部署
+
+#### 1. 配置模型信息
+
+在 `src/config/static/models.yaml` 或 `src/config/static/models.private.yaml` 中添加配置：
+
+```yaml
+EMBED_MODEL_INFO:
+  vllm/Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B:
+    name: Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B
+    dimension: 1024
+    base_url: http://localhost:8000/v1/embeddings
+    api_key: no_api_key
+
+RERANKER_LIST:
+  vllm/BAAI/bge-reranker-v2-m3:
+    name: BAAI/bge-reranker-v2-m3
+    base_url: http://localhost:8000/v1/rerank
+    api_key: no_api_key
+```
+
+#### 2. 启动模型服务
+
+```bash
+# 启动嵌入模型
+vllm serve Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B \
+  --task embed \
+  --dtype auto \
+  --port 8000
+
+# 启动重排序模型
+vllm serve BAAI/bge-reranker-v2-m3 \
+  --task score \
+  --dtype fp16 \
+  --port 8000
+```
+
+## 常见问题
+
+**Q: 如何查看当前可用的模型？**
+
+在 Web 界面的"设置"页面可以查看所有已配置的模型。
+
+**Q: 模型配置不生效？**
+
+1. 检查环境变量是否正确设置
+2. 确认 API 密钥有效
+3. 重启服务：`docker compose restart api-dev`
+
+**Q: 如何测试模型连接？**
+
+在 Web 界面的对话页面选择对应模型进行测试。
diff --git a/docs/intro/project-overview.md b/docs/intro/project-overview.md
new file mode 100644
index 00000000..c9adb0c1
--- /dev/null
+++ b/docs/intro/project-overview.md
@@ -0,0 +1,37 @@
+# 项目简介
+
+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。
+
+### 技术栈选择
+
+- **后端服务**: [FastAPI](https://github.com/tiangolo/fastapi) + Python 3.12+
+- **前端界面**: [Vue.js 3](https://github.com/vuejs/vue) + [Ant Design Vue](https://github.com/vueComponent/ant-design-vue)
+- **数据库存储**: [SQLite](https://github.com/sqlite/sqlite) + [MinIO](https://github.com/minio/minio)
+- **知识存储**: [Milvus](https://github.com/milvus-io/milvus)、[Chroma](https://github.com/chroma-core/chroma)（向量数据库）+ [Neo4j](https://github.com/neo4j/neo4j)（图数据库）
+- **智能体框架**: [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph)
+- **文档解析**: [LightRAG](https://github.com/HKUDS/LightRAG) + [MinerU](https://github.com/HKUDS/MinerU) + [PP-Structure-V3](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)
+- **容器编排**: [Docker Compose](https://github.com/docker/compose)
+
+### 核心功能
+
+- **智能问答**: 支持多种大语言模型，提供智能对话和问答服务
+- **知识库管理**: 支持多种存储形式（Chroma、Milvus、LightRAG）
+- **知识图谱**: 自动构建和可视化知识图谱，支持图查询
+- **文档解析**: 支持 PDF、Word、图片等多种格式的智能解析
+- **权限管理**: 三级权限体系（超级管理员、管理员、普通用户）
+- **内容安全**: 内置内容审查机制，保障服务合规性
+
+## 演示视频
+
+<div align="center">
+  <a href="https://www.bilibili.com/video/BV1ETedzREgY/?share_source=copy_web&vd_source=37b0bdbf95b72ea38b2dc959cfadc4d8" target="_blank">
+    <img width="3651" height="1933" alt="视频演示缩略图" src="https://github.com/user-attachments/assets/eac4fa89-2176-46ae-a649-45a125cb6ed1" />
+  </a>
+  <p style="margin-top: 12px;">
+    <a href="https://www.bilibili.com/video/BV1ETedzREgY/?share_source=copy_web&vd_source=37b0bdbf95b72ea38b2dc959cfadc4d8" target="_blank" style="text-decoration: none; color: #23ade5; font-weight: 500;">
+      📽️ 点击查看视频演示 <i class="fa fa-external-link" style="margin-left: 4px;"></i>
+    </a>
+  </p>
+</div>
\ No newline at end of file
diff --git a/docs/intro/quick-start.md b/docs/intro/quick-start.md
index 8ed21845..a69652f7 100644
--- a/docs/intro/quick-start.md
+++ b/docs/intro/quick-start.md
@@ -1,59 +1,9 @@
 # 快速开始指南
 
-## 项目简介
 
-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。
-
-### 技术架构
-
-- **后端服务**: FastAPI + Python 3.12+
-- **前端界面**: Vue.js 3 + TypeScript
-- **知识存储**: Milvus（向量数据库）+ Neo4j（图数据库）
-- **智能体框架**: LangGraph
-- **文档解析**: LightRAG + MinerU + PP-Structure-V3
-- **容器编排**: Docker Compose
-
-### 核心功能
-
-- **智能问答**: 支持多种大语言模型，提供智能对话和问答服务
-- **知识库管理**: 支持多种存储形式（Chroma、Milvus、LightRAG）
-- **知识图谱**: 自动构建和可视化知识图谱，支持图查询
-- **文档解析**: 支持 PDF、Word、图片等多种格式的智能解析
-- **权限管理**: 三级权限体系（超级管理员、管理员、普通用户）
-- **内容安全**: 内置内容审查机制，保障服务合规性
-
-## 演示视频
-
-<div align="center">
-  <a href="https://www.bilibili.com/video/BV1ETedzREgY/?share_source=copy_web&vd_source=37b0bdbf95b72ea38b2dc959cfadc4d8" target="_blank">
-    <img width="3651" height="1933" alt="视频演示缩略图" src="https://github.com/user-attachments/assets/eac4fa89-2176-46ae-a649-45a125cb6ed1" />
-  </a>
-  <p style="margin-top: 12px;">
-    <a href="https://www.bilibili.com/video/BV1ETedzREgY/?share_source=copy_web&vd_source=37b0bdbf95b72ea38b2dc959cfadc4d8" target="_blank" style="text-decoration: none; color: #23ade5; font-weight: 500;">
-      📽️ 点击查看视频演示 <i class="fa fa-external-link" style="margin-left: 4px;"></i>
-    </a>
-  </p>
-</div>
 
 ## 快速开始
 
-### 系统要求
-
-#### 硬件要求
-- **CPU**: 2 核心以上
-- **内存**: 4GB 以上（推荐 8GB）
-- **存储**: 10GB 以上可用空间
-- **网络**: 稳定的互联网连接（用于下载模型和依赖）
-
-#### 软件要求
-- **Docker**: 20.10+ 版本
-- **Docker Compose**: 2.0+ 版本
-- **操作系统**: Linux、macOS 或 Windows（支持 WSL2）
-
-#### 可选配置
-- **GPU**: NVIDIA GPU（用于 OCR 服务和本地模型推理）
-- **CUDA**: 11.8+ 或 12.6+（根据服务选择）
-
 ::: tip 提示
 项目采用微服务架构，核心服务无需 GPU 支持。GPU 仅用于可选的 OCR 服务和本地模型推理，可通过环境变量配置外部服务。
 :::
@@ -184,515 +134,6 @@ docker restart api-dev
 </details>
 
 
-## 模型配置
-
-### 对话模型
-
-系统支持多种大语言模型服务商，通过配置对应的 API 密钥即可使用：
-
-| 服务商 | 环境变量 | 特点 |
-|--------|----------|------|
-| 硅基流动 | `SILICONFLOW_API_KEY` | 🆓 免费额度，默认推荐 |
-| OpenAI | `OPENAI_API_KEY` | GPT 系列模型 |
-| DeepSeek | `DEEPSEEK_API_KEY` | 国产大模型 |
-| OpenRouter | `OPENROUTER_API_KEY` | 多模型聚合平台 |
-| 智谱清言 | `ZHIPUAI_API_KEY` | GLM 系列模型 |
-| 阿里云百炼 | `DASHSCOPE_API_KEY` | 通义千问系列 |
-
-#### 自定义模型供应商
-
-如需添加新的模型供应商，请按以下步骤操作：
-
-1. 编辑 `src/config/static/models.yaml` 文件
-2. 在 `.env` 文件中添加对应的环境变量
-3. 重新部署项目
-
-**配置示例**：
-
-```yaml
-custom-provider-name:
-  name: custom-provider-name
-  default: custom-model-name
-  base_url: "https://api.your-provider.com/v1"
-  env:
-    - CUSTOM_API_KEY_ENV_NAME
-  models:
-    - supported-model-name
-```
-
-### 嵌入模型和重排序模型
-
-::: warning 重要说明
-从 v0.2 版本开始，项目采用微服务架构，模型部署与项目本身完全解耦。如需使用本地模型，需要先通过 vLLM 或 Ollama 部署为 API 服务。
-:::
-
-#### 本地模型部署
-
-**1. 配置模型信息**
-
-在 `src/config/static/models.yaml` 或 `src/config/static/models.private.yaml` 中添加配置：
-
-```yaml
-EMBED_MODEL_INFO:
-  vllm/Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B:
-    name: Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B
-    dimension: 1024
-    base_url: http://localhost:8000/v1/embeddings
-    api_key: no_api_key
-
-RERANKER_LIST:
-  vllm/BAAI/bge-reranker-v2-m3:
-    name: BAAI/bge-reranker-v2-m3
-    base_url: http://localhost:8000/v1/rerank
-    api_key: no_api_key
-```
-
-**2. 启动模型服务**
-
-```bash
-# 启动嵌入模型
-vllm serve Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B \
-  --task embed \
-  --dtype auto \
-  --port 8000
-
-# 启动重排序模型
-vllm serve BAAI/bge-reranker-v2-m3 \
-  --task score \
-  --dtype fp16 \
-  --port 8000
-```
-
-### OpenAI 兼容模型
-
-系统理论上兼容任何 OpenAI 兼容的模型服务，包括：
-
-- **vLLM**: 高性能推理服务
-- **Ollama**: 本地模型管理
-- **API 中转服务**: 各种代理和聚合服务
-
-在 Web 界面的"设置"页面中可以添加本地模型地址。
-
-
-## 功能详解
-
-### 知识库管理
-
-系统支持多种知识库存储形式，满足不同场景需求：
-
-| 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 |
-| **Milvus** | 高性能向量数据库 | 大规模生产环境 |
-| **LightRAG** | 图增强检索 | 复杂知识关系 |
-
-#### 知识库可视化
-
-<table>
-  <tbody>
-    <tr>
-      <td><img src="https://github.com/user-attachments/assets/6ad3cc6a-3816-4545-b074-6eeb814d8124" alt="知识图谱可视化"></td>
-      <td><img src="https://github.com/user-attachments/assets/6cc3c3a6-b7c2-4dc3-9678-b97de7835959" alt="知识库可视化"></td>
-      <td><img src="/images/neo4j_browser.png"></td>
-    </tr>
-  </tbody>
-</table>
-
-### 知识图谱
-
-#### LightRAG 自动构建
-
-系统支持基于 [LightRAG](https://github.com/HKUDS/LightRAG) 的知识图谱自动构建：
-
-1. **创建 LightRAG 知识库**: 在知识库管理中选择 LightRAG 类型
-2. **上传文档**: 系统自动解析文档并构建知识图谱
-3. **图谱导入**: 构建的图谱自动导入 Neo4j 数据库
-4. **标签区分**: 使用不同标签区分不同来源的图谱数据
-
-::: warning 使用限制
-- LightRAG 知识库可在知识库详情中可视化
-- 不支持在侧边栏图谱中直接检索
-- 图谱检索工具不支持 LightRAG 知识库
-- 查询需要使用对应的知识库作为工具
-:::
-
-#### 图谱构建模型
-
-默认使用 `siliconflow` 的 `Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507` 模型，可通过环境变量自定义：
-
-```env
-LIGHTRAG_LLM_PROVIDER=siliconflow
-LIGHTRAG_LLM_NAME=Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507
-```
-
-#### 图谱可视化
-
-<table>
-  <thead>
-    <tr>
-      <th>知识图谱可视化</th>
-      <th>知识库可视化</th>
-      <th>Neo4J管理端</th>
-    </tr>
-  </thead>
-  <tbody>
-    <tr>
-      <td><img src="https://github.com/user-attachments/assets/87b1dc91-65f4-4529-84b3-1b2a561c580d" alt="知识图谱可视化" height="210"></td>
-      <td><img src="https://github.com/user-attachments/assets/452b8228-a59f-4f28-80ce-7d93e9497ccc" alt="知识库可视化" height="210"></td>
-    </tr>
-  </tbody>
-</table>
-
-
-#### 外部图谱导入
-
-系统支持导入已有的知识图谱数据到 Neo4j 中：
-
-**数据格式**: JSONL 格式，每行一个三元组
-
-```jsonl
-{"h": "北京", "t": "中国", "r": "首都"}
-{"h": "上海", "t": "中国", "r": "直辖市"}
-```
-
-**导入规则**:
-- 节点自动添加 `Upload`、`Entity` 标签
-- 关系自动添加 `Relation` 标签
-- 通过 `name` 属性访问实体名称
-- 通过 `type` 属性访问关系名称
-
-**Neo4j 访问信息**:
-- 默认账户: `neo4j`
-- 默认密码: `0123456789`
-- 管理界面: http://localhost:7474
-
-::: tip 测试数据
-可以使用 `test/data/A_Dream_of_Red_Mansions_tiny.jsonl` 文件进行测试导入。
-:::
-
-#### 外部 Neo4j 接入
-
-如需接入已有的 Neo4j 实例，可修改 `docker-compose.yml` 中的 `NEO4J_URI` 配置。
-
-::: warning 注意事项
-确保每个节点都有 `Entity` 标签，每个关系都有 `RELATION` 类型，否则会影响图的检索与构建功能。
-:::
-
-## 高级配置
-
-### OCR 服务
-
-系统提供多种 OCR 服务选项，满足不同精度和性能需求：
-
-#### 基础 OCR 服务
-
-使用 RapidOCR ONNX 版本，无需 GPU 支持：
-
-**1. 下载模型**
-
-```bash
-huggingface-cli download SWHL/RapidOCR --local-dir ${MODEL_DIR:-./models}/SWHL/RapidOCR
-```
-
-**2. 模型要求**
-
-确保以下文件存在：
-- `PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_det_infer.onnx`
-- `PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_rec_infer.onnx`
-
-::: warning 权限问题
-如果提示 `[Errno 13] Permission denied`，需要使用 sudo 修改权限后执行。
-:::
-
-#### 高级 OCR 服务
-
-为提升 PDF 解析准确性，可选择以下 GPU 加速服务：
-
-**MinerU 服务**（推荐）
-
-```bash
-# 需要 CUDA 12.6+ 环境
-docker compose up mineru --build
-```
-
-**PP-Structure-V3 服务**
-
-```bash
-# 需要 CUDA 11.8+ 环境
-docker compose up paddlex --build
-```
-
-配置文件位置: `docker/PP-StructureV3.yaml`
-
-### 智能体开发
-
-系统基于 [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) 框架，支持自定义智能体应用开发。
-
-#### 内置智能体
-
-系统默认集成三个示例智能体：
-
-| 智能体 | 功能 | 位置 |
-|--------|------|------|
-| **基础智能体** | 简单对话功能 | `src/agents/chatbot/` |
-| **ReAct 智能体** | 推理与行动循环 | `src/agents/react/` |
-| **DeepResearch 智能体** | 深度研究分析 | `src/agents/deepresearch/` |
-
-#### 开发自定义智能体
-
-**1. 创建智能体类**
-
-继承 `BaseAgent` 并实现 `get_graph` 方法：
-
-```python
-from .base import BaseAgent
-
-class CustomAgent(BaseAgent):
-    def get_graph(self):
-        # 返回 LangGraph 实例
-        return graph_instance
-
-    @property
-    def context_schema(self):
-        # 定义配置参数
-        return schema
-```
-
-**2. 注册智能体**
-
-在 `src/agents/__init__.py` 中注册：
-
-```python
-from .custom_agent import CustomAgent
-
-agent_manager = AgentManager()
-agent_manager.register_agent(CustomAgent)
-agent_manager.init_all_agents()
-```
-
-**3. 参考示例**
-
-查看 `src/agents/react/graph.py` 中的 `ReActAgent` 实现示例。
-
-### MySQL 数据库集成
-
-系统支持智能体查询 MySQL 数据库，为数据分析提供强大支持。
-
-#### 配置数据库连接
-
-在环境变量中配置数据库信息：
-
-```env
-# MySQL 数据库配置
-MYSQL_HOST=192.168.1.100
-MYSQL_USER=username
-MYSQL_PASSWORD=your_secure_password
-MYSQL_DATABASE=database_name
-MYSQL_PORT=3306
-MYSQL_CHARSET=utf8mb4
-```
-
-#### 可用工具
-
-在智能体配置中启用以下 MySQL 工具：
-
-| 工具名称 | 功能描述 |
-|----------|----------|
-| `mysql_list_tables` | 获取数据库中的所有表名 |
-| `mysql_describe_table` | 获取指定表的详细结构信息 |
-| `mysql_query` | 执行只读的 SQL 查询语句 |
-
-#### 安全特性
-
-- ✅ **只读操作**: 仅允许 SELECT、SHOW、DESCRIBE、EXPLAIN 操作
-- ✅ **SQL 注入防护**: 严格的表名参数验证
-- ✅ **超时控制**: 默认 10 秒，最大 60 秒
-- ✅ **结果限制**: 默认 10000 字符，100 行，最大 1000 行
-
-#### 使用建议
-
-1. **权限设置**: 确保数据库用户只有只读权限
-2. **大表查询**: 建议使用 LIMIT 子句限制结果
-3. **复杂查询**: 可能需要调整超时时间
-4. **结果处理**: 查询结果过大会被自动截断并提示
-
-### 图表可视化 - MCP
-
-系统支持基于 MCP（Model Context Protocol）的图表可视化功能。
-
-#### 功能特点
-
-- 基于 @antvis 团队开发的 [可视化图表-MCP-Server](https://www.modelscope.cn/mcp/servers/@antvis/mcp-server-chart)
-- 支持多种图表类型和数据可视化
-- 通过魔搭社区配置 Host 资源
-
-#### 配置方法
-
-在 `src/agents/common/mcp.py` 的 `MCP_SERVERS` 中添加配置：
-
-```python
-# MCP Server configurations
-MCP_SERVERS = {
-    "sequentialthinking": {
-        "url": "https://remote.mcpservers.org/sequentialthinking/mcp",
-        "transport": "streamable_http",
-    },
-    "mcp-server-chart": {
-        "url": "https://mcp.api-inference.modelscope.net/9993ae42524c4c/mcp",
-        "transport": "streamable_http",
-    }
-}
-```
-
-::: warning 配置注意
-记得将 `type` 字段修改为 `transport`。
-:::
-
-### 内容安全
-
-系统内置内容审查机制，保障服务内容的合规性。
-
-#### 功能特点
-
-- **输入过滤**: 对用户输入进行关键词检测
-- **输出审查**: 对模型生成内容进行安全审查
-- **实时拦截**: 防止不当内容传播
-
-#### 配置方法
-
-管理员可在 `设置` → `基本设置` 页面中：
-
-- ✅ 一键启用/禁用内容审查功能
-- ✅ 自定义敏感词词库
-- ✅ 调整审查策略
-
-#### 敏感词管理
-
-敏感词词库位于 `src/config/static/bad_keywords.txt` 文件：
-
-- 每行一个关键词
-- 支持自定义修改
-- 实时生效，无需重启服务
-
-
-
-### 服务端口
-
-系统使用多个端口提供不同服务，以下是完整的端口映射：
-
-| 端口 | 服务 | 容器名称 | 说明 |
-|------|------|----------|------|
-| **5173** | Web 前端 | web-dev | 用户界面 |
-| **5050** | API 后端 | api-dev | 核心服务 |
-| **7474/7687** | Neo4j | graph | 图数据库 |
-| **9000/9001** | MinIO | milvus-minio | 对象存储 |
-| **19530/9091** | Milvus | milvus | 向量数据库 |
-| **30000** | MinerU | mineru | PDF 解析（可选）|
-| **8080** | PaddleX | paddlex-ocr | OCR 服务（可选）|
-| **8081** | vLLM | - | 本地推理（可选）|
-
-::: tip 端口访问
-- Web 界面: http://localhost:5173
-- API 文档: http://localhost:5050/docs
-- Neo4j 管理: http://localhost:7474
-:::
-
-
-### 品牌定制
-
-系统支持完整的品牌信息自定义，包括 Logo、组织名称、版权信息等。
-
-#### 配置方法
-
-**1. 复制模板文件**
-
-```bash
-cp src/config/static/info.template.yaml src/config/static/info.local.yaml
-```
-
-**2. 编辑品牌信息**
-
-在 `src/config/static/info.local.yaml` 中配置：
-
-```yaml
-# 组织信息
-organization_name: "您的组织名称"
-logo_url: "/path/to/your/logo.png"
-
-# 版权信息
-copyright: "© 2024 您的组织名称"
-```
-
-**3. 环境变量配置**
-
-或在 `.env` 文件中指定配置文件路径：
-
-```env
-YUXI_BRAND_FILE_PATH=src/config/static/info.local.yaml
-```
-
-#### 样式定制
-
-系统配色主要保存在 `web/src/assets/css/base.css` 中：
-
-- 替换 `--main-*` 相关变量即可改变配色
-- 支持主题色、辅助色等完整定制
-- 实时预览，无需重启服务
-
-::: tip 配置优先级
-`info.local.yaml` > `info.template.yaml`（默认）
-:::
-
-### 批量处理脚本
-
-系统提供便捷的批量处理脚本，支持文件上传和解析操作。
-
-#### 文件上传脚本
-
-使用 `scripts/batch_upload.py upload` 批量上传文件到知识库：
-
-```bash
-# 批量上传文档
-uv run scripts/batch_upload.py upload \
-    --db-id your_kb_id \
-    --directory path/to/your/data \
-    --pattern "*.docx" \
-    --base-url http://127.0.0.1:5050/api \
-    --username your_username \
-    --password your_password \
-    --concurrency 4 \
-    --recursive \
-    --record-file scripts/tmp/batch_processed_files.txt
-```
-
-**参数说明**:
-- `--db-id`: 目标知识库 ID
-- `--directory`: 文件目录路径
-- `--pattern`: 文件匹配模式
-- `--concurrency`: 并发处理数量
-- `--recursive`: 递归处理子目录
-- `--record-file`: 处理记录文件路径
-
-#### 文件解析脚本
-
-使用 `scripts/batch_upload.py trans` 将文件解析为 Markdown：
-
-```bash
-# 批量解析文档
-uv run scripts/batch_upload.py trans \
-    --db-id your_kb_id \
-    --directory path/to/your/data \
-    --output-dir path/to/output_markdown \
-    --pattern "*.docx" \
-    --base-url http://127.0.0.1:5050/api \
-    --username your_username \
-    --password your_password \
-    --concurrency 4 \
-    --recursive
-```
-
-**输出结果**: 解析后的 Markdown 文件将保存到指定输出目录。
-
 ## 常见问题
 
 ### 服务管理
@@ -743,25 +184,3 @@ docker restart api-dev
 - 密码: `0123456789`
 - 管理界面: http://localhost:7474
 
-## 参与贡献
-
-感谢所有贡献者的支持！
-
-<a href="https://github.com/xerrors/Yuxi-Know/contributors">
-    <img src="https://contributors.nn.ci/api?repo=xerrors/Yuxi-Know" alt="贡献者名单">
-</a>
-
-### 如何贡献
-
-1. **Fork 项目**: 在 GitHub 上 Fork 本项目
-2. **创建分支**: `git checkout -b feature/amazing-feature`
-3. **提交更改**: `git commit -m 'Add some amazing feature'`
-4. **推送分支**: `git push origin feature/amazing-feature`
-5. **创建 PR**: 在 GitHub 上创建 Pull Request
-
-### 开发指南
-
-- 遵循项目代码规范
-- 添加必要的测试用例
-- 更新相关文档
-- 确保所有测试通过
diff --git a/package.json b/package.json
index 4a745a2f..728b593e 100644
--- a/package.json
+++ b/package.json
@@ -2,7 +2,8 @@
   "scripts": {
     "docs:dev": "vitepress dev docs",
     "docs:build": "vitepress build docs",
-    "docs:preview": "vitepress preview docs"
+    "docs:preview": "vitepress preview docs",
+    "docs:host": "vitepress dev docs --host"
   },
   "dependencies": {
     "markdown-it-task-checkbox": "^1.0.6",
diff --git a/src/.env.template b/src/.env.template
index fe253aae..b6dd1a65 100644
--- a/src/.env.template
+++ b/src/.env.template
@@ -1,20 +1,22 @@
 MODEL_DIR=models
 SAVE_DIR=saves
 
-# 模型供应商
-SILICONFLOW_API_KEY=sk-aeoampticy******bpdsofstmoqnvsmbvql  # > <<< 建议配置
-OPENAI_API_KEY=sk-aslDB5rqOgK******q5K02ZEiRC9ER
-OPENAI_API_BASE=https://api.openai.com/v1
-ZHIPUAI_API_KEY=5f41e******71c7bac.UWkl******Sw5Lb
-DASHSCOPE_API_KEY=sk-787bb2******f4ae859b5
-DEEPSEEK_API_KEY=sk-5cab6298******b339f7
-ARK_API_KEY=a022e8d4-******-cb0766bf22e7
-TOGETHER_API_KEY=tgp_v1_fPjW******irD6zesAn4
+# region model_provider
+# 推荐使用硅基流动免费服务
+SILICONFLOW_API_KEY=
 
+# 其余可选配置
+OPENAI_API_KEY=
+OPENAI_API_BASE=
+ZHIPUAI_API_KEY=
+DASHSCOPE_API_KEY=
+DEEPSEEK_API_KEY=
+ARK_API_KEY=
+TOGETHER_API_KEY=
+# endregion model_provider
 
 # 功能服务
-TAVILY_API_KEY=tvly-3gR4ind9******JMOxw3E2LG  # <<< 配置网络搜索
-
+TAVILY_API_KEY=
 
 # 基础配置示例
 MYSQL_HOST=192.168.1.100
@@ -23,3 +25,15 @@ MYSQL_PASSWORD=your_secure_password
 MYSQL_DATABASE=database_name
 MYSQL_PORT=3306
 MYSQL_CHARSET=utf8mb4
+
+# region lightrag
+LIGHTRAG_LLM_PROVIDER=
+LIGHTRAG_LLM_NAME=
+# endregion lightrag
+
+
+# region neo4j
+NEO4J_URI=
+NEO4J_USERNAME=
+NEO4J_PASSWORD=
+# endregion neo4j
diff --git a/web/src/components/ModelProvidersComponent.vue b/web/src/components/ModelProvidersComponent.vue
index 4f47e691..75d026ac 100644
--- a/web/src/components/ModelProvidersComponent.vue
+++ b/web/src/components/ModelProvidersComponent.vue
@@ -1,5 +1,7 @@
 <template>
   <div>
+    <a-alert message="自定义模型将在 0.3的稳定版中移除，届时只能通过修改 models.yaml 来添加模型和供应商。" type="warning" />
+    <br>
     <div class="model-provider-card custom-models-card">
       <div class="card-header">
         <h3>自定义模型</h3>