肖泽涛 835f0786b2 fix(graph): 增加知识图谱禁用模式与降级路径

- 新增 disabled graph service，统一图服务不可用时的行为

- 调整知识模块初始化与管理器，支持降级运行

- 更新图相关路由与工具调用逻辑，避免连接失败中断

- 同步部署文档与环境模板说明

2026-02-28 16:59:04 +08:00

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生产部署指南

本指南介绍了如何在生产环境中部署 Yuxi-Know。

前置要求

Docker Engine (v24.0+)
Docker Compose (v2.20+)
NVIDIA Container Toolkit (如果在生产环境使用 GPU 服务)

注意事项：

生产环境和开发环境最好是两台独立的机器，不然会存在端口和资源的冲突问题。
虽然名为“生产环境”，但实际上只是做了一些基本的配置而已，真要上线业务，需要根据实际情况进行调整。
前端有个调试面板，长按侧边栏触发，生产环境不建议开启。

部署步骤

1. 配置环境变量

为了避免与开发环境的冲突，建议在生产环境中使用 .env.prod 文件。请确保你已经从模板创建了该文件并填写了必要的密钥。

cp .env.template .env.prod

编辑 .env.prod 文件，设置强密码并配置必要的 API 密钥：

NEO4J_PASSWORD: 修改默认密码
MINIO_ACCESS_KEY / MINIO_SECRET_KEY: 修改默认密钥
SILICONFLOW_API_KEY 等模型密钥

如果希望以最小资源模式运行（禁用 LightRAG 和知识图谱），可额外设置：

YUXI_ENABLE_LIGHTRAG=false
YUXI_ENABLE_KNOWLEDGE_GRAPH=false

2. 启动服务

使用 docker-compose.prod.yml 文件启动生产环境：

# 仅启动核心服务 (CPU 模式)
docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d --build

# 启动所有服务 (包含 GPU OCR 服务)
docker compose -f docker-compose.prod.yml --profile all up -d --build

最小资源模式（不启动 Neo4j 图数据库）可使用：

docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d --build \
  api worker web postgres redis etcd minio milvus

3. 验证部署

Web 访问: http://localhost (直接通过 80 端口访问，无需 :5173)
API 健康检查: curl http://localhost/api/system/health

维护与更新

更新代码并重新部署

# 拉取最新代码
git pull

# 重新构建并启动
docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d --build

查看日志

# 查看 API 日志
docker logs -f api-prod

# 查看 Nginx 访问日志
docker logs -f web-prod

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