From dd838c2406724940ef459745b0e7d2d3298584c6 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: Wenjie Zhang Date: Fri, 5 Jun 2026 00:40:36 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?docs:=20=E6=9B=B4=E6=96=B0=20README=20=E6=88=AA?= =?UTF-8?q?=E5=9B=BE=E4=B8=8E=20LightRAG=20=E8=AF=B4=E6=98=8E?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- README.md | 66 +++++++++++++------------------------------------------ 1 file changed, 15 insertions(+), 51 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index eac269e4..3b20a60e 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -54,7 +54,7 @@ - **模型配置收敛**:移除旧版 v1 模型配置与 Ollama 支持,运行时统一使用 `provider_id:model_id` 与独立 provider 模块,自定义 provider 迁移到数据库 - **智能体运行时收敛**:用户可见的 `AgentConfig` 收敛为数据库持久化的一级 `Agent`,新增 `/api/agent` 管理与运行接口,前端只提交 `agent_id` -- **知识库能力收敛**:移除 Upload 与 LightRAG 知识库/图谱能力,知识库类型收敛为 **Milvus** 与只读连接器(**Dify**、**Notion**);知识图谱仅保留 Milvus 知识库内的构建/展示/检索 +- **知识库能力收敛**:以 Yuxi 自研的 Milvus 知识库/图谱构建、展示、检索链路替换历史 LightRAG 集成,并移除 Upload 类型;知识库类型收敛为 **Milvus** 与只读连接器(**Dify**、**Notion**),减少历史集成带来的兼容性问题 - **Skill 安装与权限收敛**:以 `source_type / share_config / enabled` 表达来源、生效范围与启用状态;内置 Skill 启动自动入库并默认全局启用,上传/远程统一改为「解析草稿 → 确认安装」 - **用户身份命名收敛**:业务登录标识统一为字符串 `uid` @@ -89,7 +89,7 @@ ### 修复 -- 修复 Lightrag 知识库修改配置后,模型没有切换的 bug [#580](https://github.com/xerrors/Yuxi/issues/580) +- 修复 LightRAG 知识库修改配置后,模型没有切换的 bug [#580](https://github.com/xerrors/Yuxi/issues/580) - 修复数据库获取接口未过滤文件字段而导致的数据包过大的情况 - 修复 Thread 未绑定 agent_config_id 导致的历史对话切换后上下文配置错乱的问题 @@ -151,74 +151,38 @@ docker compose up --build - - - - - - - - - - - -
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@@ -229,7 +193,7 @@ docker compose up --build 本项目参考并引用了以下优秀开源项目,在此致以诚挚的感谢: -- [LightRAG](https://github.com/HKUDS/LightRAG) - 直接引入作为图谱构建与检索的基础包 +- [LightRAG](https://github.com/HKUDS/LightRAG) - 早期版本曾参考其图谱构建与检索思路;当前 Yuxi 已实现自研 Milvus 知识库/图谱链路以替换历史集成,降低兼容性问题 - [DeepAgents](https://github.com/langchain-ai/deepagents) - 直接引入作为深度智能体框架 - [DeerFlow](https://github.com/bytedance/deer-flow) - 参考了其 Sandbox 智能体架构的实现思路 - [RAGflow](https://github.com/infiniflow/ragflow) - 参考了其文档 Text Chunking 的分块策略