Updated the knowledge base documentation to clarify the knowledge base introduction, file upload process, and differences between LightRAG and global knowledge graphs. Added common issues and solutions related to the LightRAG knowledge base. |
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| .github | ||
| docker | ||
| docs | ||
| scripts | ||
| server | ||
| src | ||
| test | ||
| web | ||
| .dockerignore | ||
| .env.template | ||
| .gitignore | ||
| .python-version | ||
| AGENTS.md | ||
| CLAUDE.md | ||
| docker-compose.prod.yml | ||
| docker-compose.yml | ||
| LICENSE | ||
| Makefile | ||
| package-lock.json | ||
| package.json | ||
| pyproject.toml | ||
| README.md | ||
| uv.lock | ||
核心特性
- 智能体开发:基于 LangGraph v1 的多智能体架构,支持子智能体、工具调用与中间件机制
- 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
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[2025/12/19] v0.4.0 版本发布
查看详细更新日志
新增
- 新增对于上传附件的智能体中间件,详见文档
- 新增多模态模型支持(当前仅支持图片),详见文档
- 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)
- 新增基于知识库文件生成示例问题功能(#335)
- 新增知识库支持文件夹/压缩包上传的功能(#335)
- 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)
- 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
- 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
- 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
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[2025/11/05] v0.3.0 版本发布
查看详细更新日志
- 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。
快速开始
克隆代码,并初始化
git clone --branch v0.4.3 --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
参与贡献
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📄 许可证
本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。