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<h1 align="center">语析 - 基于大模型的知识库与知识图谱问答系统</h1>
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## 📖 简介
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语析是一个功能强大的智能问答平台，融合了 RAG 知识库与知识图谱技术，基于 LangGraph + Vue.js + FastAPI + LightRAG 架构构建。
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### ✨ 核心特性
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- 🤖 **多模型支持** - 兼容 OpenAI、国内主流大模型平台及本地部署（vLLM、Ollama）
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- 📚 **灵活知识库** - 支持 PDF、TXT、MD、Docx 等格式，支持 URL 导入和联网搜索
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- 🤖 **智能体扩展** - 支持自定义智能体开发，兼容 LangGraph 部署
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- 🕸️ **知识图谱** - 基于 Neo4j 的图谱问答，可接入现有知识图谱
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- 👥 **权限控制** - 支持超级管理员、管理员、普通用户三级权限体系
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https://github.com/user-attachments/assets/15f7f315-003d-4e41-a260-739c2529f824
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## 🚀 快速开始
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### 系统要求
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项目本身不需要显卡支持，可以运行在任何设备上。对于模型推理或者文档解析服务都可以和项目本身解耦，通过环境变量配置对应的服务即可。同时项目也提供了本地部署基于 vllm 的脚本。
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- Docker 和 Docker Compose
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- 2GB+ 可用内存
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- （可选）CUDA 支持的 GPU（用于 OCR 服务）
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### 一键启动
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1. **克隆项目**
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```bash
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git clone -b stable https://github.com/xerrors/Yuxi-Know.git
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cd Yuxi-Know
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```
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2. **配置 API 密钥**
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复制环境变量模板并编辑：
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```bash
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cp src/.env.template src/.env
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```
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**必需配置**（推荐使用硅基流动免费服务）：
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```env
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SILICONFLOW_API_KEY=sk-270ea********8bfa97.e3XOMd****Q1Sk
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```
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> 💡 [免费获取 SiliconFlow API Key](https://cloud.siliconflow.cn/i/Eo5yTHGJ)（注册即送 14 元额度）
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3. **启动服务**
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```bash
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docker compose up --build
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```
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添加 `-d` 参数可后台运行。启动完成后访问：[http://localhost:5173](http://localhost:5173)
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4. **停止服务**
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```bash
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docker compose down
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```
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### 故障排除
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- **镜像拉取失败**：如果拉取镜像失败，可以尝试手动拉取：
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```bash
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bash docker/pull_image.sh python:3.13-slim # 替换后面的 repo_name 即可
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```
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- **内存不足**：如果 Milvus 启动失败，执行 `docker compose up milvus -d && docker restart api-dev`
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- **查看日志**：`docker logs api-dev -f`
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## 🤖 模型配置
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### 对话模型
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支持多种 API 服务商，配置对应的 `API_KEY` 即可使用：
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| 服务商 | 推荐模型 | 环境变量 | 备注 |
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|--------|---------|----------|------|
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| 硅基流动 | `Qwen2.5-7B-Instruct` | `SILICONFLOW_API_KEY` | 🆓 免费，默认 |
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| OpenAI | `gpt-4o` | `OPENAI_API_KEY` | |
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| DeepSeek | `deepseek-chat` | `DEEPSEEK_API_KEY` | |
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| 豆包方舟 | `doubao-pro` | `ARK_API_KEY` | |
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| 智谱清言 | `glm-4-flash` | `ZHIPUAI_API_KEY` | |
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| 阿里云 | `qwen-max-latest` | `DASHSCOPE_API_KEY` | |
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**完整配置示例：**
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```env
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# 基础配置（必需）
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SILICONFLOW_API_KEY=sk-your-key-here
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# 可选配置
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OPENAI_API_KEY=sk-your-openai-key
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DEEPSEEK_API_KEY=sk-your-deepseek-key
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TAVILY_API_KEY=your-tavily-key # 联网搜索功能
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```
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### OpenAI 兼容模型
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项目理论上兼容任何 OpenAI 兼容的模型，包括但不限于：
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- vLLM
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- Ollama
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- 其他 API 中转或者代理服务
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在 Web 界面的"设置"中添加本地模型地址。
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## 📚 功能详解
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### 知识库管理
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- **多格式支持**：PDF、TXT、Markdown、Docx、Excel 等
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- **多种导入方式**：本地上传、URL 导入、批量导入
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- **智能分块**：自动优化文档分割策略
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- **向量检索**：基于 Milvus 的高效相似度搜索
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### 知识图谱
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使用 Neo4j 构建知识图谱问答能力：
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1. **数据格式**：支持 JSONL 格式导入
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```jsonl
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{"h": "北京", "t": "中国", "r": "首都"}
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{"h": "上海", "t": "中国", "r": "直辖市"}
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```
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2. **图谱访问**：
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- Web 界面：[http://localhost:7474](http://localhost:7474)
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- 默认账户：`neo4j` / `0123456789`
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3. **现有图谱接入**：修改 `docker-compose.yml` 中的 `NEO4J_URI` 配置
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## 🔧 高级配置
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### OCR 服务（可选）
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对于基础的 OCR 服务（RapidOCR onnx 版本），可以使用 SWHL/RapidOCR 的 onnx 版本，但是需要提前将模型下载到 `$MODEL_DIR` 目录下。
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```bash
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huggingface-cli download SWHL/RapidOCR --local-dir ${MODEL_DIR:-./models}/SWHL/RapidOCR
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```
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*如果提示 `[Errno 13] Permission denied` 则需要使用 sudo 修改权限之后再执行*
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提升 PDF 解析准确性，可以选择使用 MinerU 或 PP-Structure-V3 服务，但是需要 GPU 支持：
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```bash
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# MinerU（需要 CUDA 12.4+）
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docker compose up mineru --build
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# PP-Structure-V3（需要 CUDA 11.8+）
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docker compose up paddlex --build
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```
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### 服务端口说明
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| 端口 | 服务 | 说明 |
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| 5173 | Web 前端 | 用户界面 |
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| 5050 | API 后端 | 核心服务 |
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| 7474/7687 | Neo4j | 图数据库 |
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| 9000/9001 | MinIO | 对象存储 |
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| 19530/9091 | Milvus | 向量数据库 |
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| 30000 | MinerU | PDF 解析（可选）|
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| 8080 | PaddleX | OCR 服务（可选）|
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| 8081 | vLLM | 本地推理（可选）|
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### 自定义模型供应商
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在 [src/static/models.yaml](src/static/models.yaml) 中添加新的模型配置：
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```yaml
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your_provider:
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name: "自定义供应商"
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default: "your-model-name"
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base_url: "https://api.your-provider.com/v1"
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env:
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- YOUR_API_KEY
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models:
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- your-model-name
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## ❓ 常见问题
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暂无
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## 🤝 参与贡献
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感谢所有贡献者的支持！
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<a href="https://github.com/xerrors/Yuxi-Know/contributors">
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<img src="https://contributors.nn.ci/api?repo=xerrors/Yuxi-Know" alt="贡献者名单">
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</a>
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### 如何贡献
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1. Fork 本项目
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2. 创建特性分支 (`git checkout -b feature/amazing-feature`)
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3. 提交更改 (`git commit -m 'Add some amazing feature'`)
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4. 推送到分支 (`git push origin feature/amazing-feature`)
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5. 创建 Pull Request
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## 📊 Star History
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[](https://star-history.com/#xerrors/Yuxi-Know)
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## 📄 许可证
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本项目采用 MIT 许可证 - 查看 [LICENSE](LICENSE) 文件了解详情。
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**如果这个项目对您有帮助，请不要忘记给我们一个 ⭐️**
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[报告问题](https://github.com/xerrors/Yuxi-Know/issues) | [功能请求](https://github.com/xerrors/Yuxi-Know/issues) | [讨论](https://github.com/xerrors/Yuxi-Know/discussions)
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