语析 - 基于大模型的知识库与知识图谱智能体开发平台

[![Dev](https://img.shields.io/badge/dev-v0.6.0--dev-blue.svg)](https://github.com/xerrors/Yuxi-Know) [![](https://img.shields.io/badge/Docker-2496ED?style=flat&logo=docker&logoColor=ffffff)](https://github.com/xerrors/Yuxi-Know/blob/main/docker-compose.yml) [![](https://img.shields.io/github/issues/xerrors/Yuxi-Know?color=F48D73)](https://github.com/xerrors/Yuxi-Know/issues) [![License](https://img.shields.io/github/license/bitcookies/winrar-keygen.svg?logo=github)](https://github.com/xerrors/Yuxi-Know/blob/main/LICENSE) [![DeepWiki](https://img.shields.io/badge/DeepWiki-blue.svg)](https://deepwiki.com/xerrors/Yuxi-Know) [![zread](https://img.shields.io/badge/Ask_Zread-_.svg?style=flat&color=00b0aa&labelColor=000000&logo=data%3Aimage%2Fsvg%2Bxml%3Bbase64%2CPHN2ZyB3aWR0aD0iMTYiIGhlaWdodD0iMTYiIHZpZXdCb3g9IjAgMCAxNiAxNiIgZmlsbD0ibm9uZSIgeG1sbnM9Imh0dHA6Ly93d3cudzMub3JnLzIwMDAvc3ZnIj4KPHBhdGggZD0iTTQuOTYxNTYgMS42MDAxSDIuMjQxNTZDMS44ODgxIDEuNjAwMSAxLjYwMTU2IDEuODg2NjQgMS42MDE1NiAyLjI0MDFWNC45NjAxQzEuNjAxNTYgNS4zMTM1NiAxLjg4ODEgNS42MDAxIDIuMjQxNTYgNS42MDAxSDQuOTYxNTZDNS4zMTUwMiA1LjYwMDEgNS42MDE1NiA1LjMxMzU2IDUuNjAxNTYgNC45NjAxVjIuMjQwMUM1LjYwMTU2IDEuODg2NjQgNS4zMTUwMiAxLjYwMDEgNC45NjE1NiAxLjYwMDFaIiBmaWxsPSIjZmZmIi8%2BCjxwYXRoIGQ9Ik00Ljk2MTU2IDEwLjM5OTlIMi4yNDE1NkMxLjg4ODEgMTAuMzk5OSAxLjYwMTU2IDEwLjY4NjQgMS42MDE1NiAxMS4wMzk5VjEzLjc1OTlDMS42MDE1NiAxNC4xMTM0IDEuODg4MSAxNC4zOTk5IDIuMjQxNTYgMTQuMzk5OUg0Ljk2MTU2QzUuMzE1MDIgMTQuMzk5OSA1LjYwMTU2IDE0LjExMzQgNS42MDE1NiAxMy43NTk5VjExLjAzOTlDNS42MDE1NiAxMC42ODY0IDUuMzE1MDIgMTAuMzk5OSA0Ljk2MTU2IDEwLjM5OTlaIiBmaWxsPSIjZmZmIi8%2BCjxwYXRoIGQ9Ik0xMy43NTg0IDEuNjAwMUgxMS4wMzg0QzEwLjY4NSAxLjYwMDEgMTAuMzk4NCAxLjg4NjY0IDEwLjM5ODQgMi4yNDAxVjQuOTYwMUMxMC4zOTg0IDUuMzEzNTYgMTAuNjg1IDUuNjAwMSAxMS4wMzg0IDUuNjAwMUgxMy43NTg0QzE0LjExMTkgNS42MDAxIDE0LjM5ODQgNS4zMTM1NiAxNC4zOTg0IDQuOTYwMVYyLjI0MDFDMTQuMzk4NCAxLjg4NjY0IDE0LjExMTkgMS42MDAxIDEzLjc1ODQgMS42MDAxWiIgZmlsbD0iI2ZmZiIvPgo8cGF0aCBkPSJNNCAxMkwxMiA0TDQgMTJaIiBmaWxsPSIjZmZmIi8%2BCjxwYXRoIGQ9Ik00IDEyTDEyIDQiIHN0cm9rZT0iI2ZmZiIgc3Ryb2tlLXdpZHRoPSIxLjUiIHN0cm9rZS1saW5lY2FwPSJyb3VuZCIvPgo8L3N2Zz4K&logoColor=ffffff)](https://zread.ai/xerrors/Yuxi-Know) [![demo](https://img.shields.io/badge/demo-00A1D6.svg?style=flat&logo=bilibili&logoColor=white)](https://www.bilibili.com/video/BV1DF14BTETq/) Yuxi-Know | Trendshift [**文档中心**](https://xerrors.github.io/Yuxi-Know/) | [**视频演示**](https://www.bilibili.com/video/BV1DF14BTETq/)
wps_pic_0 **图由 Nano Banana 2 生成* ## 核心特性 - **智能体开发**：基于 LangGraph，支持子智能体、Skills、MCPs、Tools 与中间件机制 - **知识库（RAG）**：多格式文档上传，支持 Embedding / Rerank 配置及知识库评估 - **知识图谱**：基于 LightRAG 的图谱构建与可视化，支持属性图谱并参与智能体推理 - **平台与工程化**：Vue + FastAPI 架构，支持暗黑模式、Docker 与生产级部署 ## 你可以用语析做什么？ - 构建 **面向真实业务的 RAG + 知识图谱智能体** - 将 PDF / Word / Markdown / 图片快速转化为可推理的知识库 - 自动（LightRAG）或手动构建知识图谱，并用于智能体推理 - 使用 LangGraph v1 构建多智能体 / 子智能体系统 ## 最新动态
[2026/03/01] v0.5.0 版本发布 ### 新增 - 优化 OCR 体验并新增对 Deepseek OCR 的支持 - 优化 RAG 检索，支持根据文件 pattern 来检索（Agentic Mode） - 重构智能体对于“工具变更/模型变更”的处理逻辑，无需导入更复杂的中间件 - 重构知识库的 Agentic 配置逻辑，与 Tools 解耦 - 将工具与知识库解耦，在 context 中就完成解耦，虽然最终都是在 Agent 中的 get_tools 中获取 - 优化chunk逻辑，移除 QA 分割，集成到普通分块中，并优化可视化逻辑 - 重构知识库处理逻辑，分为 上传—解析—入库 三个阶段 - 重构 MCP 相关配置，使用数据库来控制 [#469](https://github.com/xerrors/Yuxi-Know/pull/469) - 使用 docling 解析 office 文件（docx/xlsx/pptx） - 优化后端的依赖，减少镜像体积 [#428](https://github.com/xerrors/Yuxi-Know/issues/428) - 优化 liaghtrag 的知识库调用结果，提供 content/graph/both 多个选项 - 优化数据库查询工具，可通过设计环境变量添加描述，让模型更好的调用 - 优化任务组件，改用 postgresql 存储，并新增删除任务的接口 - 重构知识库文件系统，将附件与文件系统整合，文件系统使用 StateStore 存储 ### 修复 - 修复知识图谱上传的向量配置错误，并新增模型选择以及 batch size 选择 - 修复部分场景下获取工具列表报错 [#470](https://github.com/xerrors/Yuxi-Know/pull/470) - 修改方法备注信息 [#478](https://github.com/xerrors/Yuxi-Know/pull/478) - 修复多次 human-in-the-loop 的渲染解析问题 [#453](https://github.com/xerrors/Yuxi-Know/issues/453) [#475](https://github.com/xerrors/Yuxi-Know/pull/475) - 修复消息加载逻辑导致的前端消息渲染延迟问题
[2025/12/19] v0.4.0 版本发布 ### 新增 - 新增对于上传附件的智能体中间件，详见[文档](https://xerrors.github.io/Yuxi-Know/latest/advanced/agents-config.html#%E6%96%87%E4%BB%B6%E4%B8%8A%E4%BC%A0%E4%B8%AD%E9%97%B4%E4%BB%B6) - 新增多模态模型支持（当前仅支持图片），详见[文档](https://xerrors.github.io/Yuxi-Know/latest/advanced/agents-config.html#%E5%A4%9A%E6%A8%A1%E6%80%81%E5%9B%BE%E7%89%87%E6%94%AF%E6%8C%81) - 新建 DeepAgents 智能体（深度分析智能体），支持 todo，files 等渲染，支持文件的下载。 - 新增基于知识库文件生成思维导图功能（[#335](https://github.com/xerrors/Yuxi-Know/pull/335#issuecomment-3530976425)） - 新增基于知识库文件生成示例问题功能（[#335](https://github.com/xerrors/Yuxi-Know/pull/335#issuecomment-3530976425)） - 新增知识库支持文件夹/压缩包上传的功能（[#335](https://github.com/xerrors/Yuxi-Know/pull/335#issuecomment-3530976425)） - 新增自定义模型支持、新增 dashscope rerank/embeddings 模型的支持 - 新增文档解析的图片支持，已支持 MinerU Officical、Docs、Markdown Zip 格式 - 新增暗色模式支持并调整整体 UI（[#343](https://github.com/xerrors/Yuxi-Know/pull/343)） - 新增知识库评估功能，支持导入评估基准或者自动构建评估基准（目前仅支持 Milvus 类型知识库）详见[文档](https://xerrors.github.io/Yuxi-Know/latest/intro/evaluation.html) - 新增同名文件处理逻辑：遇到同名文件则在上传区域提示，是否删除旧文件 - 新增生产环境部署脚本，固定 python 依赖版本，提升部署稳定性 - 优化图谱可视化方式，统一图谱数据结构，统一使用基于 G6 的可视化方式，同时支持上传带属性的图谱文件，详见[文档](https://xerrors.github.io/Yuxi-Know/latest/intro/knowledge-base.html#_1-%E4%BB%A5%E4%B8%89%E5%85%83%E7%BB%84%E5%BD%A2%E5%BC%8F%E5%AF%BC%E5%85%A5) - 优化 DBManager / ConversationManager，支持异步操作 - 优化 知识库详情页面，更加简洁清晰，增强文件下载功能 ### 修复 - 修复重排序模型实际未生效的问题 - 修复消息中断后消息消失的问题，并改善异常效果 - 修复当前版本如果调用结果为空的时候，工具调用状态会一直处于调用状态，尽管调用是成功的 - 修复检索配置实际未生效的问题 ### 破坏性更新 - 移除 Chroma 的支持，当前版本标记为移除 - 移除模型配置预设的 TogetherAI
[2025/11/05] v0.3.0 版本发布 - 全面适配 LangChain/LangGraph v1 版本的特性，使用 create_agent 创建智能体入口。 - 文档解析升级，适配 mineru-2.6 以及 mineru-api。 - 更多智能体开发套件 中间件、子智能体，更简洁，更易上手。
image ## 快速开始 克隆代码，并初始化 ``` git clone --branch v0.6.0-dev --depth 1 https://github.com/xerrors/Yuxi-Know.git cd Yuxi-Know # Linux/macOS ./scripts/init.sh # Windows PowerShell .\scripts\init.ps1 ``` 然后需要使用 docker 启动项目 ``` docker compose up --build ``` 等待启动完成后，访问 `http://localhost:5173` ## 示例与演示
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模型供应商配置
## 致谢 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 - [DeepAgents](https://github.com/IDEA-CCNL/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 - [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) - 多智能体编排框架，本项目的核心架构基础 - 项目 Logo 由 Nano Banana 2 生成 ## 参与贡献 感谢所有贡献者的支持！ ## Star History [![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=xerrors/Yuxi-Know)](https://star-history.com/#xerrors/Yuxi-Know) ## 📄 许可证 本项目采用 MIT 许可证 - 查看 [LICENSE](LICENSE) 文件了解详情。 ---
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