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语析Yuxi-Know

基于大模型 RAG 知识库的知识图谱问答系统，支持多种大模型适配和本地部署。

语析Yuxi-Know 是一个基于大模型 RAG 知识库的知识图谱问答系统，采用 Llamaindex + VueJS + Flask + Neo4j 构建。它支持 OpenAI、国内主流大模型平台的模型调用以及本地 vllm 部署，能够实现知识库问答、知识图谱检索和联网检索等功能。该系统的主要优点是灵活适配多种模型、支持多种知识库格式以及强大的知识图谱集成能力。它适用于需要高效知识管理和智能问答

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语析Yuxi-Know简介概述

需求人群：

"该产品适合需要高效管理和智能检索知识的企业、科研机构以及对知识图谱和大模型应用有需求的专业人士。它能够帮助企业快速构建智能问答系统，提升知识管理效率；为科研人员提供强大的知识检索工具，加速研究进程；同时也为技术爱好者提供了探索大模型应用的平台。"

使用场景示例：

企业内部知识问答：通过导入企业内部文档和知识图谱，员工可以快速查询相关知识，提高工作效率。

学术研究辅助：研究人员可以利用该系统管理文献资料，结合知识图谱进行关联分析，加速研究进展。

智能客服：结合联网检索功能，为企业提供智能客服解决方案，实时回答客户问题。

产品特色：

支持多种大模型适配，包括 OpenAI、国内主流大模型平台以及本地 vllm 部署，满足不同用户的需求。

具备灵活的知识库管理功能，支持 PDF、TXT、MD 等多种格式文档，方便用户导入和管理知识。

集成知识图谱技术，基于 Neo4j 实现知识图谱问答，能够快速检索和展示知识关联。

支持联网检索，结合网页内容提供更全面的问答支持。

提供简单易用的配置方式，用户只需配置对应服务平台的 API_KEY 即可快速使用系统。

使用教程：

1. 克隆项目代码到本地：通过 Git 克隆 Yuxi-Know 项目代码。

2. 配置环境：在 src/.env 文件中配置对应服务平台的 API_KEY。

3. 启动服务：使用 Docker Compose 启动项目，运行开发环境或生产环境的配置文件。

4. 访问系统：通过浏览器访问 http://localhost:5173/，开始使用系统。

5. 导入知识库：上传 PDF、TXT、MD 等格式的文档，系统会自动处理并存储到知识库中。

6. 知识图谱管理：导入知识图谱数据（jsonl 格式），系统会自动构建知识图谱。

7. 开始问答：在系统中输入问题，系统会结合知识库、知识图谱和联网检索提供答案。

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