这是一款融合RAG技术与知识图谱的智能知识库系统，提供智能问答和知识管理服务。技术栈轻量化，支持多格式文档解析，提供知识图谱可视化和三级权限管理。完全免费且支持二次开发，采用Docker Compose一键部署，适合个人和企业使用，大大降低了知识管理的技术门槛。

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PART 01

项目概述

在信息爆炸的时代，如何高效管理海量文档、快速获取精准答案，成为了个人和企业的刚需。今天就给大家安利一款基于知识图谱和向量数据库的智能知识库系统 ，帮你一站式解决知识管理难题！

项目是一款融合 RAG（检索增强生成）技术与知识图谱技术的智能知识库系统。它能够为用户提供智能问答和知识管理两大核心服务，不管是个人进行资料整理，还是企业搭建内部知识库，都能轻松胜任。该项目，完全免费且支持二次开发，技术门槛友好，新手也能快速上手。

PART 02

项目优势

• 技术栈轻量化：项目选用的技术栈简单易懂，没有复杂的配置和依赖，降低了开发和使用的门槛。

• 二开可定制可商用：开发者可以根据自身需求自由修改、扩展功能，满足个性化的业务场景。

• 功能全面且实用： 集智能问答、知识库管理、知识图谱可视化等功能于一体，覆盖知识管理全流程，无需搭配多款工具使用。

PART 03

核心技术栈

后端服务

FastAPI + Python 3.12+，保证接口的高性能和开发效率

前端界面

Vue.js 3 + Ant Design Vue，打造简洁美观的交互体验

数据库存储

SQLite + MinIO，满足结构化数据和文件存储需求

知识存储

Milvus、Chroma 向量数据库 + Neo4j 图数据库，实现高效的知识检索与图谱构建

智能体框架

LangGraph，支撑复杂的对话与推理流程

文档解析

LightRAG + MinerU + PP-Structure-V3，支持多格式文档智能解析

容器编排

Docker Compose，一键部署，省心省力

PART 04

核心功能介绍

• 智能问答： 支持多种大语言模型，能够基于知识库内容进行精准回答。不管是文档查询还是日常对话，都能快速给出可靠结果。

• 知识库管理：支持 Chroma、Milvus、LightRAG 等多种存储形式，用户可以根据需求灵活选择，轻松管理各类知识文档。

• 知识图谱：可以自动构建知识图谱，并提供可视化功能。用户能够直观地看到知识之间的关联，还支持图查询，挖掘深层知识关系。

• 多格式文档解析：完美支持 PDF、Word、图片等多种格式的文档解析，能够自动提取文档中的关键信息，转化为知识库内容。

• 三级权限体系：搭建了超级管理员、管理员、普通用户的三级权限架构，精细化管控不同用户的操作权限，保障知识库的安全性。

• 内容安全保障：内置内容审查机制，有效过滤违规内容，确保服务的合规性，避免信息风险。

PART 05

安装部署

项目采用 Docker Compose 进行容器编排，部署流程非常简单，几步就能搞定：

1. 克隆项目代码到本地服务器

git clone --branch v0.4.3 --depth 1 Yuxi-Know
cd Yuxi-Know
# Linux/macOS
./scripts/init.sh
# Windows PowerShell
.\scripts\init.ps1

2. 确保服务器已安装 Docker 和 Docker Compose

3. 进入项目目录，执行 docker-compose up -d 命令

4. 等待容器启动完成后，访问指定端口即可进入系统

PART 06

UI 展示

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第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

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• 能够利用大模型解决相关实际项目需求： 大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。因此，掌握大模型应用开发技能，可以让程序员更好地应对实际项目需求；

• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；

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