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Wenjie Zhang 8c39d7e6e0 docs(deploy): 添加 GitHub Actions 工作流以自动部署 VitePress 站点

2025-10-09 14:43:27 +08:00

20 KiB

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快速开始指南

项目简介

Yuxi-Know（语析）是一个基于知识图谱和向量数据库的智能知识库系统，融合了 RAG（检索增强生成）技术与知识图谱技术，为用户提供智能问答和知识管理服务。

技术架构

后端服务: FastAPI + Python 3.12+
前端界面: Vue.js 3 + TypeScript
知识存储: Milvus（向量数据库）+ Neo4j（图数据库）
智能体框架: LangGraph
文档解析: LightRAG + MinerU + PP-Structure-V3
容器编排: Docker Compose

核心功能

智能问答: 支持多种大语言模型，提供智能对话和问答服务
知识库管理: 支持多种存储形式（Chroma、Milvus、LightRAG）
知识图谱: 自动构建和可视化知识图谱，支持图查询
文档解析: 支持 PDF、Word、图片等多种格式的智能解析
权限管理: 三级权限体系（超级管理员、管理员、普通用户）
内容安全: 内置内容审查机制，保障服务合规性

演示视频

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快速开始

系统要求

硬件要求

CPU: 2 核心以上
内存: 4GB 以上（推荐 8GB）
存储: 10GB 以上可用空间
网络: 稳定的互联网连接（用于下载模型和依赖）

软件要求

Docker: 20.10+ 版本
Docker Compose: 2.0+ 版本
操作系统: Linux、macOS 或 Windows（支持 WSL2）

可选配置

GPU: NVIDIA GPU（用于 OCR 服务和本地模型推理）
CUDA: 11.8+ 或 12.6+（根据服务选择）

::: tip 提示项目采用微服务架构，核心服务无需 GPU 支持。GPU 仅用于可选的 OCR 服务和本地模型推理，可通过环境变量配置外部服务。 :::

安装步骤

1. 获取项目代码

# 克隆稳定版本
git clone -b 0.2.1 https://github.com/xerrors/Yuxi-Know.git
cd Yuxi-Know

::: warning 版本说明

0.2.1: 当前稳定版本（推荐）
stable: 旧版本稳定分支（与现版本不兼容）
main: 最新开发版本（可能不稳定） :::

2. 配置环境变量

复制环境变量模板并编辑：

cp src/.env.template src/.env

编辑 src/.env 文件，配置必需的 API 密钥：

# 必需配置 - 推荐使用硅基流动免费服务
SILICONFLOW_API_KEY=sk-270ea********8bfa97.e3XOMd****Q1Sk

::: tip 免费获取 API Key 硅基流动注册即送 14 元额度，支持多种开源模型。 :::

3. 启动服务

# 构建并启动所有服务
docker compose up --build

# 后台运行（推荐）
docker compose up --build -d

4. 访问系统

服务启动完成后，访问以下地址：

Web 界面: http://localhost:5173
API 文档: http://localhost:5050/docs

5. 停止服务

docker compose down

故障排除

查看服务状态

# 查看所有容器状态
docker ps

# 查看后端服务日志
docker logs api-dev -f

# 查看前端服务日志
docker logs web-dev -f

常见问题

Docker 镜像拉取失败

如果拉取镜像失败，可以尝试手动拉取：

bash docker/pull_image.sh python:3.11-slim

离线部署方案：

# 在有网络的环境保存镜像
bash docker/save_docker_images.sh  # Linux/macOS
powershell -ExecutionPolicy Bypass -File docker/save_docker_images.ps1  # Windows

# 传输到目标设备
scp docker_images_xxx.tar <user>@<dev_host>:<path_to_save>

# 在目标设备加载镜像
docker load -i docker_images_xxx.tar

构建失败

如果构建失败，通常是网络问题，可以配置代理：

export HTTP_PROXY=http://IP:PORT
export HTTPS_PROXY=http://IP:PORT

如果已配置代理但构建失败，尝试移除代理后重试。

Milvus 启动失败

# 重启 Milvus 服务
docker compose up milvus -d
docker restart api-dev

模型配置

对话模型

系统支持多种大语言模型服务商，通过配置对应的 API 密钥即可使用：

服务商	环境变量	特点
硅基流动	`SILICONFLOW_API_KEY`	🆓 免费额度，默认推荐
OpenAI	`OPENAI_API_KEY`	GPT 系列模型
DeepSeek	`DEEPSEEK_API_KEY`	国产大模型
OpenRouter	`OPENROUTER_API_KEY`	多模型聚合平台
智谱清言	`ZHIPUAI_API_KEY`	GLM 系列模型
阿里云百炼	`DASHSCOPE_API_KEY`	通义千问系列

自定义模型供应商

如需添加新的模型供应商，请按以下步骤操作：

编辑 src/config/static/models.yaml 文件
在 .env 文件中添加对应的环境变量
重新部署项目

配置示例：

custom-provider-name:
  name: custom-provider-name
  default: custom-model-name
  base_url: "https://api.your-provider.com/v1"
  env:
    - CUSTOM_API_KEY_ENV_NAME
  models:
    - supported-model-name

嵌入模型和重排序模型

::: warning 重要说明从 v0.2 版本开始，项目采用微服务架构，模型部署与项目本身完全解耦。如需使用本地模型，需要先通过 vLLM 或 Ollama 部署为 API 服务。 :::

本地模型部署

1. 配置模型信息

在 src/config/static/models.yaml 或 src/config/static/models.private.yaml 中添加配置：

EMBED_MODEL_INFO:
  vllm/Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B:
    name: Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B
    dimension: 1024
    base_url: http://localhost:8000/v1/embeddings
    api_key: no_api_key

RERANKER_LIST:
  vllm/BAAI/bge-reranker-v2-m3:
    name: BAAI/bge-reranker-v2-m3
    base_url: http://localhost:8000/v1/rerank
    api_key: no_api_key

2. 启动模型服务

# 启动嵌入模型
vllm serve Qwen/Qwen3-Embedding-0.6B \
  --task embed \
  --dtype auto \
  --port 8000

# 启动重排序模型
vllm serve BAAI/bge-reranker-v2-m3 \
  --task score \
  --dtype fp16 \
  --port 8000

OpenAI 兼容模型

系统理论上兼容任何 OpenAI 兼容的模型服务，包括：

vLLM: 高性能推理服务
Ollama: 本地模型管理
API 中转服务: 各种代理和聚合服务

在 Web 界面的"设置"页面中可以添加本地模型地址。

功能详解

知识库管理

系统支持多种知识库存储形式，满足不同场景需求：

存储类型	特点	适用场景
Chroma	轻量级向量数据库	小型项目、快速原型
Milvus	高性能向量数据库	大规模生产环境
LightRAG	图增强检索	复杂知识关系

知识库可视化

知识图谱

LightRAG 自动构建

系统支持基于 LightRAG 的知识图谱自动构建：

创建 LightRAG 知识库: 在知识库管理中选择 LightRAG 类型
上传文档: 系统自动解析文档并构建知识图谱
图谱导入: 构建的图谱自动导入 Neo4j 数据库
标签区分: 使用不同标签区分不同来源的图谱数据

::: warning 使用限制

LightRAG 知识库可在知识库详情中可视化
不支持在侧边栏图谱中直接检索
图谱检索工具不支持 LightRAG 知识库
查询需要使用对应的知识库作为工具 :::

图谱构建模型

默认使用 siliconflow 的 Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507 模型，可通过环境变量自定义：

LIGHTRAG_LLM_PROVIDER=siliconflow
LIGHTRAG_LLM_NAME=Qwen/Qwen3-30B-A3B-Instruct-2507

图谱可视化

知识图谱可视化	知识库可视化	Neo4J管理端

外部图谱导入

系统支持导入已有的知识图谱数据到 Neo4j 中：

数据格式: JSONL 格式，每行一个三元组

{"h": "北京", "t": "中国", "r": "首都"}
{"h": "上海", "t": "中国", "r": "直辖市"}

导入规则:

节点自动添加 Upload、Entity 标签
关系自动添加 Relation 标签
通过 name 属性访问实体名称
通过 type 属性访问关系名称

Neo4j 访问信息:

默认账户: neo4j
默认密码: 0123456789
管理界面: http://localhost:7474

::: tip 测试数据可以使用 test/data/A_Dream_of_Red_Mansions_tiny.jsonl 文件进行测试导入。 :::

外部 Neo4j 接入

如需接入已有的 Neo4j 实例，可修改 docker-compose.yml 中的 NEO4J_URI 配置。

::: warning 注意事项确保每个节点都有 Entity 标签，每个关系都有 RELATION 类型，否则会影响图的检索与构建功能。 :::

高级配置

OCR 服务

系统提供多种 OCR 服务选项，满足不同精度和性能需求：

基础 OCR 服务

使用 RapidOCR ONNX 版本，无需 GPU 支持：

1. 下载模型

huggingface-cli download SWHL/RapidOCR --local-dir ${MODEL_DIR:-./models}/SWHL/RapidOCR

2. 模型要求

确保以下文件存在：

PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_det_infer.onnx
PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_rec_infer.onnx

::: warning 权限问题如果提示 [Errno 13] Permission denied，需要使用 sudo 修改权限后执行。 :::

高级 OCR 服务

为提升 PDF 解析准确性，可选择以下 GPU 加速服务：

MinerU 服务（推荐）

# 需要 CUDA 12.6+ 环境
docker compose up mineru --build

PP-Structure-V3 服务

# 需要 CUDA 11.8+ 环境
docker compose up paddlex --build

配置文件位置: docker/PP-StructureV3.yaml

智能体开发

系统基于 LangGraph 框架，支持自定义智能体应用开发。

内置智能体

系统默认集成三个示例智能体：

智能体	功能	位置
基础智能体	简单对话功能	`src/agents/chatbot/`
ReAct 智能体	推理与行动循环	`src/agents/react/`
DeepResearch 智能体	深度研究分析	`src/agents/deepresearch/`

开发自定义智能体

1. 创建智能体类

继承 BaseAgent 并实现 get_graph 方法：

from .base import BaseAgent

class CustomAgent(BaseAgent):
    def get_graph(self):
        # 返回 LangGraph 实例
        return graph_instance

    @property
    def context_schema(self):
        # 定义配置参数
        return schema

2. 注册智能体

在 src/agents/__init__.py 中注册：

from .custom_agent import CustomAgent

agent_manager = AgentManager()
agent_manager.register_agent(CustomAgent)
agent_manager.init_all_agents()

3. 参考示例

查看 src/agents/react/graph.py 中的 ReActAgent 实现示例。

MySQL 数据库集成

系统支持智能体查询 MySQL 数据库，为数据分析提供强大支持。

配置数据库连接

在环境变量中配置数据库信息：

# MySQL 数据库配置
MYSQL_HOST=192.168.1.100
MYSQL_USER=username
MYSQL_PASSWORD=your_secure_password
MYSQL_DATABASE=database_name
MYSQL_PORT=3306
MYSQL_CHARSET=utf8mb4

可用工具

在智能体配置中启用以下 MySQL 工具：

工具名称	功能描述
`mysql_list_tables`	获取数据库中的所有表名
`mysql_describe_table`	获取指定表的详细结构信息
`mysql_query`	执行只读的 SQL 查询语句

安全特性

✅ 只读操作: 仅允许 SELECT、SHOW、DESCRIBE、EXPLAIN 操作
✅ SQL 注入防护: 严格的表名参数验证
✅ 超时控制: 默认 10 秒，最大 60 秒
✅ 结果限制: 默认 10000 字符，100 行，最大 1000 行

使用建议

权限设置: 确保数据库用户只有只读权限
大表查询: 建议使用 LIMIT 子句限制结果
复杂查询: 可能需要调整超时时间
结果处理: 查询结果过大会被自动截断并提示

图表可视化 - MCP

系统支持基于 MCP（Model Context Protocol）的图表可视化功能。

功能特点

基于 @antvis 团队开发的可视化图表-MCP-Server
支持多种图表类型和数据可视化
通过魔搭社区配置 Host 资源

配置方法

在 src/agents/common/mcp.py 的 MCP_SERVERS 中添加配置：

# MCP Server configurations
MCP_SERVERS = {
    "sequentialthinking": {
        "url": "https://remote.mcpservers.org/sequentialthinking/mcp",
        "transport": "streamable_http",
    },
    "mcp-server-chart": {
        "url": "https://mcp.api-inference.modelscope.net/9993ae42524c4c/mcp",
        "transport": "streamable_http",
    }
}

::: warning 配置注意记得将 type 字段修改为 transport。 :::

内容安全

系统内置内容审查机制，保障服务内容的合规性。

功能特点

输入过滤: 对用户输入进行关键词检测
输出审查: 对模型生成内容进行安全审查
实时拦截: 防止不当内容传播

配置方法

管理员可在 设置 → 基本设置 页面中：

✅ 一键启用/禁用内容审查功能
✅ 自定义敏感词词库
✅ 调整审查策略

敏感词管理

敏感词词库位于 src/config/static/bad_keywords.txt 文件：

每行一个关键词
支持自定义修改
实时生效，无需重启服务

服务端口

系统使用多个端口提供不同服务，以下是完整的端口映射：

端口	服务	容器名称	说明
5173	Web 前端	web-dev	用户界面
5050	API 后端	api-dev	核心服务
7474/7687	Neo4j	graph	图数据库
9000/9001	MinIO	milvus-minio	对象存储
19530/9091	Milvus	milvus	向量数据库
30000	MinerU	mineru	PDF 解析（可选）
8080	PaddleX	paddlex-ocr	OCR 服务（可选）
8081	vLLM	-	本地推理（可选）

::: tip 端口访问

Web 界面: http://localhost:5173
API 文档: http://localhost:5050/docs
Neo4j 管理: http://localhost:7474 :::

品牌定制

系统支持完整的品牌信息自定义，包括 Logo、组织名称、版权信息等。

配置方法

1. 复制模板文件

cp src/config/static/info.template.yaml src/config/static/info.local.yaml

2. 编辑品牌信息

在 src/config/static/info.local.yaml 中配置：

# 组织信息
organization_name: "您的组织名称"
logo_url: "/path/to/your/logo.png"

# 版权信息
copyright: "© 2024 您的组织名称"

3. 环境变量配置

或在 .env 文件中指定配置文件路径：

YUXI_BRAND_FILE_PATH=src/config/static/info.local.yaml

样式定制

系统配色主要保存在 web/src/assets/css/base.css 中：

替换 --main-* 相关变量即可改变配色
支持主题色、辅助色等完整定制
实时预览，无需重启服务

::: tip 配置优先级 info.local.yaml > info.template.yaml（默认） :::

批量处理脚本

系统提供便捷的批量处理脚本，支持文件上传和解析操作。

文件上传脚本

使用 scripts/batch_upload.py upload 批量上传文件到知识库：

# 批量上传文档
uv run scripts/batch_upload.py upload \
    --db-id your_kb_id \
    --directory path/to/your/data \
    --pattern "*.docx" \
    --base-url http://127.0.0.1:5050/api \
    --username your_username \
    --password your_password \
    --concurrency 4 \
    --recursive \
    --record-file scripts/tmp/batch_processed_files.txt

参数说明:

--db-id: 目标知识库 ID
--directory: 文件目录路径
--pattern: 文件匹配模式
--concurrency: 并发处理数量
--recursive: 递归处理子目录
--record-file: 处理记录文件路径

文件解析脚本

使用 scripts/batch_upload.py trans 将文件解析为 Markdown：

# 批量解析文档
uv run scripts/batch_upload.py trans \
    --db-id your_kb_id \
    --directory path/to/your/data \
    --output-dir path/to/output_markdown \
    --pattern "*.docx" \
    --base-url http://127.0.0.1:5050/api \
    --username your_username \
    --password your_password \
    --concurrency 4 \
    --recursive

输出结果: 解析后的 Markdown 文件将保存到指定输出目录。

常见问题

服务管理

Q: 如何查看后端服务日志？

# 查看后端日志
docker logs api-dev -f

# 查看前端日志
docker logs web-dev -f

# 查看所有服务状态
docker ps

OCR 服务

Q: RapidOCR 模型未找到怎么办？

确认以下文件存在：

MODEL_DIR 指向的目录存在 SWHL/RapidOCR
包含 PP-OCRv4 下的 det_infer.onnx 和 rec_infer.onnx 文件

Q: MinerU/PaddleX 健康检查失败？

分别检查服务状态：

MinerU: http://localhost:30000/health
PaddleX: http://localhost:8080/

确认 GPU/驱动与 CUDA 版本匹配。

数据库连接

Q: Milvus 启动失败？

# 重启 Milvus 服务
docker compose up milvus -d
docker restart api-dev

Q: Neo4j 连接问题？

检查默认账户信息：

用户名: neo4j
密码: 0123456789
管理界面: http://localhost:7474

参与贡献

感谢所有贡献者的支持！

如何贡献

Fork 项目: 在 GitHub 上 Fork 本项目
创建分支: git checkout -b feature/amazing-feature
提交更改: git commit -m 'Add some amazing feature'
推送分支: git push origin feature/amazing-feature
创建 PR: 在 GitHub 上创建 Pull Request

开发指南

遵循项目代码规范
添加必要的测试用例
更新相关文档
确保所有测试通过

项目信息

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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。

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