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语析 - 基于大模型的知识库与知识图谱智能体开发平台
*图由 GPT-Image-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
[2026/04/01] v0.6.0 版本发布
新增
- 重构后端代码 src -> backend/package/yuxi
- 重构文档解析，统一文档解析体验，并新增 Parser 类
- 新增 LITE 模式启动，启动时不加载知识库、知识图谱相关模块，可以使用 make up-lite 快捷启动
- 新增沙盒环境，详见后续文档更新，统一沙盒虚拟路径前缀默认值为
/home/gem/user-data - 新增基于沙盒的文件系统，前端工作台可以查看文件系统，支持预览（文本、图片、PDF、HTML）、下载文件
- 新增
present_artifacts内置工具：Agent 可将/home/gem/user-data/outputs/下的结果文件显式写入 LangGraph state 的artifacts字段，前端支持在输入框顶部以默认折叠的堆叠卡片展示本轮交付物文件，并保持可下载、可预览能力 - 新增基于沙盒的知识库只读映射，按“用户可访问知识库 ∩ 当前 Agent 已启用知识库”暴露原始文件与解析后的 Markdown
- 重构附件系统，直接集成在了沙盒文件系统中，附件上传后直接落盘到沙盒挂载目录
- 优化前端流式消息体验：新增通用
useStreamSmoother调度层，统一平滑 Agent runs SSE、普通聊天流与审批恢复流中的loadingchunk - 优化项目文档说明，并添加贡献指南
- 重构前端 Agent 路由结构，体验更加顺畅，切换更加自然（类 chatgpt 体验）
- 新增 API Key 认证功能，支持外部系统通过 API Key 调用系统服务
- 新增 subagents 的支持，支持在 web 中添加 subagents，以及两个内置的子智能体
- 新增内置Skills reporter，并移除内置 Agent reporter，数据库报表将由 Skills 完成
- 新增内置 Skills
deep-reporter，用于指导生成科研报告、行业调研和其他深度分析类长报告 - 重构内置 Skills/MCP/Subagents 安装/添加/移除机制：内置 skill 支持按需安装、基于
version + content_hash的更新提示与覆盖确认，不再使用服务器级开关切换 - 新增知识库 PDF、图片的预览功能
- 重构后端测试目录结构：按
unit / integration / e2e分层迁移现有测试，拆分全局conftest.py，统一测试入口为uv run --group test pytest，并新增独立测试规范文档docs/vibe/testing-guidelines.md
修复
- 修复 Lightrag 知识库修改配置后，模型没有切换的 bug #580
- 修复数据库获取接口未过滤文件字段而导致的数据包过大的情况
- 修复 Thread 未绑定 agent_config_id 导致的历史对话切换后上下文配置错乱的问题
[2026/03/01] v0.5.0 版本发布
详见 changelog
[2025/12/19] v0.4.0 版本发布
详见 changelog
[2025/11/05] v0.3.0 版本发布
详见 changelog
快速开始
克隆代码，并初始化
git clone --branch v0.6.1 --depth 1 https://github.com/xerrors/Yuxi.git
cd Yuxi
# 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
首页 |
Dashboard 统计 |
智能体配置 |
知识库调用 |
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新建知识库 |
知识库管理 |
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知识图谱可视化 |
项目使用文档 |
拓展管理（Skills） |
拓展管理（MCPs） |
|
用户/部门权限管理 |
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 - 直接引入作为图谱构建与检索的基础包
- DeepAgents - 直接引入作为深度智能体框架
- DeerFlow - 参考了其 Sandbox 智能体架构的实现思路
- RAGflow - 参考了其文档 Text Chunking 的分块策略
- LangGraph - 多智能体编排框架，本项目的核心架构基础
参与贡献
感谢所有贡献者的支持！
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📄 许可证
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