wehub-resource-sync
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# 快速开始指南
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欢迎使用 Yuxi（语析），这是一个智能知识库和知识图谱 Agent 开发平台。
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本指南将帮助你在几分钟内启动并运行系统，使你能够利用 LangGraph、RAG 技术和知识图谱构建 AI 驱动的知识应用。
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::: tip 提示
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除了此文档网站外，你还可以访问 [Zread](https://zread.ai/xerrors/Yuxi) 或 [DeepWiki](https://deepwiki.com/xerrors/Yuxi) 查看自动生成的详细项目文档。
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## 环境要求
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项目采用微服务架构设计，默认服务无需 GPU 支持。如果需要使用 OCR 功能，可以通过环境变量配置外部服务。
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## 快速安装
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### 步骤一：获取项目代码
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```bash
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# 克隆最新版本
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git clone --branch v0.7.1.beta1 --depth 1 https://github.com/xerrors/Yuxi.git
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cd Yuxi
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```
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`--depth 1` 标志会创建一个浅克隆，仅包含最新的提交，从而显著减少下载时间和磁盘使用量。下表提供了版本选择的指导。
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| 版本 | 适用场景 |
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|------|----------|
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| v0.7.0 | 当前稳定版本，推荐生产使用 |
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| main | 开发版本，包含最新特性（可能不稳定） |
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### 步骤二：配置环境变量
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**方式一：使用初始化脚本（推荐）**
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我们提供了自动化脚本，帮你完成环境配置和 Docker 镜像拉取：
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```bash
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# Linux/macOS
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./scripts/init.sh
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# Windows PowerShell
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.\scripts\init.ps1
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```
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脚本会引导你完成以下配置：
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- 创建 `.env` 配置文件
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- 设置 `SILICONFLOW_API_KEY`（必需，用于调用大模型）
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- 设置 `TAVILY_API_KEY`（可选，用于搜索服务）
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- 自动拉取必需的 Docker 镜像
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::: tip API Key 获取
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- **硅基流动**：访问 [cloud.siliconflow.cn](https://cloud.siliconflow.cn/i/Eo5yTHGJ)，注册认证即送 16 元额度
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- **Tavily**：访问 [app.tavily.com](https://app.tavily.com/) 获取搜索 API Key（可选）
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**方式二：手动配置**
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如果偏好手动配置：
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```bash
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# 复制环境变量模板
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cp .env.template .env
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# 编辑 .env 文件，填入你的 API Key
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```
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### 步骤三：启动服务
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```bash
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# 构建并启动所有服务
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docker compose up --build -d
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```
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服务首次启动需要等待镜像拉取和编译，请耐心等待 2-3 分钟。
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::: tip 轻量模式（Lite Mode）
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如果你不需要知识库和知识图谱功能，可以使用轻量模式启动，跳过 Milvus、Neo4j、etcd 等服务，节省系统资源：
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```bash
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make up-lite # macOS or Linux
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```
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轻量模式仅启动核心服务（前端、后端、PostgreSQL、Redis、MinIO），前端侧边栏会自动隐藏知识库和图谱入口。切换回完整模式只需运行 `make up`。
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### 步骤四：访问系统
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服务启动后，访问以下地址：
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| 服务 | 地址 |
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|------|------|
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| Web 界面 | http://localhost:5173 |
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| API 文档 | http://localhost:5050/docs |
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首次访问时，系统会要求你设置超级管理员账号和密码，请妥善保存。
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## 故障排除
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### 查看服务状态
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```bash
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# 查看所有容器状态
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docker ps
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# 实时查看后端日志
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docker logs api-dev -f
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# 实时查看前端日志
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docker logs web-dev -f
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```
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### 常见问题
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<details>
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<summary><strong>Docker 镜像拉取失败</strong></summary>
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如果网络原因导致镜像拉取失败，可以尝试：
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```bash
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# 手动拉取基础镜像
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bash scripts/pull_image.sh python:3.13-slim
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```
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**离线环境部署方案**：
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```bash
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# 在有网络的环境导出镜像，注意检查镜像列表，不一定是最新的。
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bash docker/save_docker_images.sh
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# 传输到目标机器
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scp docker_images_xxx.tar user@host:/path/
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# 导入镜像
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docker load -i docker_images_xxx.tar
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```
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</details>
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<details>
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<summary><strong>构建失败</strong></summary>
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多数构建失败是由于网络问题。尝试配置代理：
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```bash
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# Linux/macOS
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export HTTP_PROXY=http://IP:PORT
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export HTTPS_PROXY=http://IP:PORT
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# Windows PowerShell
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$env:HTTP_PROXY="http://IP:PORT"
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$env:HTTPS_PROXY="http://IP:PORT"
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```
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如果配置代理后反而失败，尝试移除代理后重试。
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</details>
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<details>
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<summary><strong>Milvus 服务启动失败</strong></summary>
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```bash
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# 重启 Milvus 服务
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docker compose up milvus -d
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docker restart api-dev
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```
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</details>
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::: tip 调试面板
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前端提供了调试面板（在头像菜单中可找到），可以查看详细的请求和响应信息。生产环境建议关闭此特性。
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## 下一步
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- 了解如何配置模型：阅读 [模型配置](./model-config.md)
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- 探索知识库功能：阅读 [知识库与知识图谱](./knowledge-base.md)
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- 学习智能体开发：阅读 [智能体开发](../agents/agents-config.md)
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- 深入了解配置系统：阅读 [配置系统详解](../advanced/configuration.md)
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