《Yuxi-Know 开源项目安装与配置指南》

【免费下载链接】Yuxi-Know 基于大模型 RAG 知识库与知识图谱的问答平台。Llamaindex + VueJS + Flask + Neo4j。大模型适配 OpenAI、国内主流大模型平台的模型调用、本地 vllm 部署。 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/yu/Yuxi-Know

1. 项目基础介绍

Yuxi-Know 是一个开源的知识图谱问答系统，结合了大模型 RAG 知识库与知识图谱技术。该项目旨在提供一种智能问答平台，能够理解用户的问题并给出恰当的回答。该项目主要使用 Python、Vue.js 和其他相关技术构建，是一个跨语言的综合性项目。

2. 关键技术与框架

• 编程语言：Python、Vue.js、JavaScript、HTML、CSS
• 框架和库：Flask (后端框架)，Vue.js (前端框架)，Neo4j (图数据库)
• 模型支持：适配 OpenAI、国内主流大模型平台，以及本地 vllm 部署
• 知识库支持：PDF、TXT、MD 等多种格式文档
• 其他：Docker (容器化部署)，Llamaindex (索引构建)

3. 安装与配置

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已安装以下工具：

• Docker：用于容器化部署
• Docker Compose：用于定义和运行多容器 Docker 应用程序
• Python：项目后端的主要编程语言
• Node.js 和 npm：用于前端构建

安装步骤

步骤 1：克隆项目

首先，您需要从 GitHub 上克隆项目到本地：

git clone https://github.com/xerrors/Yuxi-Know.git
cd Yuxi-Know

步骤 2：设置环境变量

在项目目录中，创建一个 .env 文件，并根据您选择的 API 服务商提供的信息，添加必要的 API 密钥：

SILICONFLOW_API_KEY=您的SILICONFLOW_API_KEY
OPENAI_API_KEY=您的OPENAI_API_KEY # 如果使用 openai
DEEPSEEK_API_KEY=您的DEEPSEEK_API_KEY # 如果使用 DeepSeek
ZHIPUAI_API_KEY=您的ZHIPUAI_API_KEY # 如果使用 智谱清言

步骤 3：构建和启动服务

在项目目录中，使用以下命令来构建和启动开发环境：

docker compose -f docker/docker-compose.dev.yml --env-file src/.env up --build

如果您希望后台运行服务，可以添加 -d 参数。

步骤 4：访问系统

服务启动成功后，您可以通过浏览器访问 http://localhost:5173/ 来使用系统。

步骤 5：关闭服务

当您完成工作后，可以使用以下命令关闭服务：

docker compose -f docker/docker-compose.dev.yml --env-file src/.env down

以上就是 Yuxi-Know 的安装和配置指南。请确保按照上述步骤逐步操作，以避免遇到不必要的错误。如果遇到问题，您可以查阅项目的 README 文档或寻求社区的帮助。

【免费下载链接】Yuxi-Know 基于大模型 RAG 知识库与知识图谱的问答平台。Llamaindex + VueJS + Flask + Neo4j。大模型适配 OpenAI、国内主流大模型平台的模型调用、本地 vllm 部署。 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/yu/Yuxi-Know