wehub-resource-sync
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<h1>语析 Yuxi</h1>
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<p><strong>多租户 Harness + 企业知识库</strong><br/>让企业知识可被智能体检索、推理与交付</p>
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[](https://github.com/xerrors/Yuxi/blob/main/docker-compose.yml)
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[](https://github.com/xerrors/Yuxi/issues)
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[](https://github.com/xerrors/Yuxi/blob/main/LICENSE)
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[](https://deepwiki.com/xerrors/Yuxi)
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[](https://www.bilibili.com/video/BV1erE26iEgv/?share_source=copy_web&vd_source=37b0bdbf95b72ea38b2dc959cfadc4d8)
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<a href="https://trendshift.io/repositories/24335" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/24335" alt="xerrors%2FYuxi | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
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[[项目文档]](https://xerrors.github.io/Yuxi) · [[版本特性]](http://xhslink.com/o/5Y6QWnmjF2d) · [[🇬🇧 English README]](README.en.md)
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## 简介
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语析（Yuxi）是一个基于大模型的智能知识库与知识图谱智能体开发平台。它把 **RAG 检索**、**Milvus 知识库内知识图谱** 与 **LangGraph 多智能体编排** 整合进统一的多租户工作台：管理员配置知识库、模型与权限，用户在类 ChatGPT 的界面中与可挂载 Skills、MCP、子智能体和沙盒工具的智能体对话，并获得带引用来源、知识图谱推理与可交付产物的回答。
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导航：[项目介绍](https://xerrors.github.io/Yuxi/) ｜ [快速开始](https://xerrors.github.io/Yuxi/intro/quick-start) ｜ [开发路线图](https://xerrors.github.io/Yuxi/develop-guides/roadmap) | [0.7 版本特性](http://xhslink.com/o/5Y6QWnmjF2d)；最新开发动态，详见 [changelog](https://xerrors.github.io/Yuxi/develop-guides/changelog)。
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> 📢 求职：作者为江南大学软件工程博士研究生，研究方向 AI Agent、知识图谱与大模型应用，预计 2027 年毕业，现寻求实习/全职机会，欢迎联系：wenjie.zhang@stu.jiangnan.edu.cn
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🩷 赞助商
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<tr>
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<td style="width: 220px; padding: 8px 12px 8px 8px; vertical-align: middle;">
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<img
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width="220"
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height="64"
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alt="7fb163d0fb02740948521dbcaf6191ea"
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src="https://xerrors.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/github/image-20260623195812766.png"
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/>
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</td>
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<td style="padding: 8px 8px 8px 0; vertical-align: middle;">
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<p style="margin: 0 0 4px 0;">
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感谢 <a href="https://sui-xiang.com/">随想AI中转站</a > 对本项目的赞助！
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随想AI中转站 是一家可靠高效的 API 中继服务提供商，提供 Claude、Codex、Gemini 等的中继服务。注重隐私的中转站·无数据倒卖·无模型掺水，隐私，透明，极速售后。新账户注册每日签到就送 0.5 元测试额度，充值额度 1:1，无需订阅，按量付费。
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</p >
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</td>
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## 技术栈
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| 层 | 技术 |
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| 前端 | Vue 3 · Vite · Pinia |
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| 后端 | FastAPI · LangGraph · ARQ (异步 worker) |
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| 存储 | PostgreSQL · Redis · MinIO · Milvus · Neo4j |
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| 文档解析 | MinerU · PaddleX · RapidOCR |
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| 部署 | Docker Compose |
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## 快速开始
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**前置要求**：已安装 [Docker](https://docs.docker.com/get-docker/) 与 Docker Compose，并准备至少一个兼容 OpenAI 接口的大模型 API。
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**1. 克隆代码并初始化**
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```bash
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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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# 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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**2. 使用 Docker 启动**
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```bash
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docker compose up --build
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```
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**3. 访问平台**
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等待启动完成后，浏览器打开 `http://localhost:5173`，使用初始化时生成的管理员账户登录即可。
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> 💡 不需要知识库 / 知识图谱等重依赖时，可使用 `make up-lite` 以 LITE 轻量模式启动，加快冷启动速度。更多部署说明见 [项目文档](https://xerrors.github.io/Yuxi)。
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## 致谢
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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：
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- [LightRAG](https://github.com/HKUDS/LightRAG) - 早期版本曾参考其图谱构建与检索思路；当前 Yuxi 已实现自研 Milvus 知识库/图谱链路以替换历史集成，降低兼容性问题
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- [DeepAgents](https://github.com/langchain-ai/deepagents) - 直接引入作为深度智能体框架
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- [DeerFlow](https://github.com/bytedance/deer-flow) - 参考了其 Sandbox 智能体架构的实现思路
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- [RAGflow](https://github.com/infiniflow/ragflow) - 参考了其文档 Text Chunking 的分块策略
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- [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) - 多智能体编排框架，本项目的核心架构基础
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- [QwenPaw](https://github.com/agentscope-ai/QwenPaw) - 参考模型配置与个人文件区域设计
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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/contributors">
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<img src="https://contrib.rocks/image?repo=xerrors/Yuxi&max=100&columns=10" />
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</a>
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## Star History
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[](https://star-history.com/#xerrors/Yuxi)
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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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