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- 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
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# 生产部署指南
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本指南介绍了如何在生产环境中部署 Yuxi-Know。
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## 前置要求
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- **Docker Engine** (v24.0+)
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- **Docker Compose** (v2.20+)
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- **NVIDIA Container Toolkit** (如果在生产环境使用 GPU 服务)
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注意事项：
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1. 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。
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2. 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。
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3. 前端有个**调试面板**，长按侧边栏触发，生产环境不建议开启。
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## 部署步骤
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### 1. 配置环境变量
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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。
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```bash
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cp .env.template .env.prod
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```
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编辑 `.env.prod` 文件，设置强密码并配置必要的 API 密钥：
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- `NEO4J_PASSWORD`: 修改默认密码
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- `MINIO_ACCESS_KEY` / `MINIO_SECRET_KEY`: 修改默认密钥
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- `SILICONFLOW_API_KEY` 等模型密钥
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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：
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- `YUXI_ENABLE_LIGHTRAG=false`
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- `YUXI_ENABLE_KNOWLEDGE_GRAPH=false`
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### 2. 启动服务
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使用 `docker-compose.prod.yml` 文件启动生产环境：
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```bash
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# 仅启动核心服务 (CPU 模式)
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docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d --build
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# 启动所有服务 (包含 GPU OCR 服务)
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docker compose -f docker-compose.prod.yml --profile all up -d --build
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```
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最小资源模式（不启动 Neo4j 图数据库）可使用：
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```bash
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docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d --build \
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api worker web postgres redis etcd minio milvus
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```
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### 3. 验证部署
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- **Web 访问**: `http://localhost` (直接通过 80 端口访问，无需 :5173)
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- **API 健康检查**: `curl http://localhost/api/system/health`
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## 维护与更新
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### 更新代码并重新部署
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```bash
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# 拉取最新代码
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git pull
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# 重新构建并启动
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docker compose -f docker-compose.prod.yml up -d --build
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```
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### 查看日志
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```bash
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# 查看 API 日志
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docker logs -f api-prod
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# 查看 Nginx 访问日志
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docker logs -f web-prod
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```
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