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> 本文档由 WeHub 基于上游 README 翻译整理，属于社区翻译，非官方中文文档。
> [English](./README.en.md) · [原始项目](https://github.com/xerrors/Yuxi) · [上游 README](https://github.com/xerrors/Yuxi/blob/HEAD/README.md)
> 原作者、版权与许可证归属以原始项目及本仓库 LICENSE 文件为准。
<div align="center">
<h1>Yuxi</h1>
<p><strong>结合 RAG 与知识图谱的多租户智能体平台</strong><br/>让企业知识可被检索、推理，并由智能体交付</p>
[![](https://img.shields.io/badge/Docker-2496ED?style=flat&logo=docker&logoColor=ffffff)](https://github.com/xerrors/Yuxi/blob/main/docker-compose.yml)
[![](https://img.shields.io/github/issues/xerrors/Yuxi?color=F48D73)](https://github.com/xerrors/Yuxi/issues)
[![License](https://img.shields.io/github/license/bitcookies/winrar-keygen.svg?logo=github)](https://github.com/xerrors/Yuxi/blob/main/LICENSE)
[![DeepWiki](https://img.shields.io/badge/DeepWiki-blue.svg)](https://deepwiki.com/xerrors/Yuxi)
[![zread](https://img.shields.io/badge/Ask_Zread-_.svg?style=flat&color=00b0aa&labelColor=000000&logo=data%3Aimage%2Fsvg%2Bxml%3Bbase64%2CPHN2ZyB3aWR0aD0iMTYiIGhlaWdodD0iMTYiIHZpZXdCb3g9IjAgMCAxNiAxNiIgZmlsbD0ibm9uZSIgeG1sbnM9Imh0dHA6Ly93d3cudzMub3JnLzIwMDAvc3ZnIj4KPHBhdGggZD0iTTQuOTYxNTYgMS42MDAxSDIuMjQxNTZDMS44ODgxIDEuNjAwMSAxLjYwMTU2IDEuODg2NjQgMS42MDE1NiAyLjI0MDFWNC45NjAxQzEuNjAxNTYgNS4zMTM1NiAxLjg4ODEgNS42MDAxIDIuMjQxNTYgNS42MDAxSDQuOTYxNTZDNS4zMTUwMiA1LjYwMDEgNS42MDE1NiA1LjMxMzU2IDUuNjAxNTYgNC45NjAxVjIuMjQwMUM1LjYwMTU2IDEuODg2NjQgNS4zMTUwMiAxLjYwMDEgNC45NjE1NiAxLjYwMDFaIiBmaWxsPSIjZmZmIi8%2BCjxwYXRoIGQ9Ik00Ljk2MTU2IDEwLjM5OTlIMi4yNDE1NkMxLjg4ODEgMTAuMzk5OSAxLjYwMTU2IDEwLjY4NjQgMS42MDE1NiAxMS4wMzk5VjEzLjc1OTlDMS42MDE1NiAxNC4xMTM0IDEuODg4MSAxNC4zOTk5IDIuMjQxNTYgMTQuMzk5OUg0Ljk2MTU2QzUuMzE1MDIgMTQuMzk5OSA1LjYwMTU2IDE0LjExMzQgNS42MDE1NiAxMy43NTk5VjExLjAzOTlDNS42MDE1NiAxMC42ODY0IDUuMzE1MDIgMTAuMzk5OSA0Ljk2MTU2IDEwLjM5OTlaIiBmaWxsPSIjZmZmIi8%2BCjxwYXRoIGQ9Ik0xMy43NTg0IDEuNjAwMUgxMS4wMzg0QzEwLjY4NSAxLjYwMDEgMTAuMzk4NCAxLjg4NjY0IDEwLjM5ODQgMi4yNDAxVjQuOTYwMUMxMC4zOTg0IDUuMzEzNTYgMTAuNjg1IDUuNjAwMSAxMS4wMzg0IDUuNjAwMUgxMy43NTg0QzE0LjExMTkgNS42MDAxIDE0LjM5ODQgNS4zMTM1NiAxNC4zOTg0IDQuOTYwMVYyLjI0MDFDMTQuMzk4NCAxLjg4NjY0IDE0LjExMTkgMS42MDAxIDEzLjc1ODQgMS42MDAxWiIgZmlsbD0iI2ZmZiIvPgo8cGF0aCBkPSJNNCAxMkwxMiA0TDQgMTJaIiBmaWxsPSIjZmZmIi8%2BCjxwYXRoIGQ9Ik00IDEyTDEyIDQiIHN0cm9rZT0iI2ZmZiIgc3Ryb2tlLXdpZHRoPSIxLjUiIHN0cm9rZS1saW5lY2FwPSJyb3VuZCIvPgo8L3N2Zz4K&logoColor=ffffff)](https://zread.ai/xerrors/Yuxi)
[![demo](https://img.shields.io/badge/demo-00A1D6.svg?style=flat&logo=bilibili&logoColor=white)](https://www.bilibili.com/video/BV1TZEx6NEit/)
<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>
[[Docs]](https://xerrors.github.io/Yuxi) · [[中文]](README.md)
</div>
![arch](https://xerrors.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/github/gpt-iamge-2-arch.png)
**图片由 GPT-Image-2 生成。**
## 简介
Yuxi 是一个由大语言模型（LLM）驱动的平台，用于构建知识库与知识图谱智能体。它将 **RAG 检索**、**基于 Milvus 的知识库内图谱**，以及 **LangGraph 多智能体编排** 统一于单一多租户工作空间：管理员配置知识库、模型与权限，用户则可在类 ChatGPT 的界面中与智能体对话——智能体可挂载 Skills、MCP、子智能体（SubAgents）与沙箱工具，并获得附带引用来源、基于图谱的推理以及可交付产物的回答。
导航：[简介](https://xerrors.github.io/Yuxi/) ｜ [快速开始](https://xerrors.github.io/Yuxi/intro/quick-start) ｜ [路线图](https://xerrors.github.io/Yuxi/develop-guides/roadmap); 最新更新请参见 [更新日志](https://xerrors.github.io/Yuxi/develop-guides/changelog).
## 核心功能
- 🤖 **智能体开发** — 基于 LangGraph，支持子智能体（SubAgents）、Skills、MCP、Tools 与中间件；长时间运行的任务在后台 worker 上异步执行，并由沙箱文件系统支持工具产物的持久化、预览与下载。
- 📚 **知识库（RAG）** — 多格式文档解析（MinerU / PaddleX / OCR），可配置 Embedding 与 Rerank 模型，知识库评测，应用内 PDF / 图片预览，检索来源回填为对话引用。
- 🕸️ **知识图谱** — 在 Milvus 知识库内构建、可视化并检索实体关系图谱，再将图谱命中与分块检索融合，供智能体推理使用。
- 🏢 **多租户与权限** — 用户 / 部门级访问控制，统一的模型提供商配置，以及面向外部系统集成的 API Key 认证。
- ⚙️ **平台与工程** — Vue + FastAPI 架构，开箱即用的 Docker Compose 部署，深色模式，轻量级 LITE 启动模式，以及生产级编排能力。
## 技术栈
| 层级 | 技术 |
| --- | --- |
| 前端 | Vue 3 · Vite · Pinia |
| 后端 | FastAPI · LangGraph · ARQ（异步 worker） |
| 存储 | PostgreSQL · Redis · MinIO · Milvus · Neo4j |
| 文档解析 | MinerU · PaddleX · RapidOCR |
| 部署 | Docker Compose |
![image-20260606190609377](https://xerrors.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/github/image-20260606190609377.png)
## 快速开始
**前置条件**：[Docker](https://docs.docker.com/get-docker/) 与 Docker Compose 已安装，并至少拥有一个兼容 OpenAI 的 LLM API。
**1. 克隆并初始化**
```bash
git clone --branch v0.7.1.beta1 --depth 1 https://github.com/xerrors/Yuxi.git
cd Yuxi
# Linux/macOS
./scripts/init.sh
# Windows PowerShell
.\scripts\init.ps1
```
**2. 使用 Docker 启动**
```bash
docker compose up --build
```
**3. 打开平台**
服务就绪后，在浏览器中打开 `http://localhost:5173`，并使用初始化时生成的管理员账号登录。
> 💡 若不需要知识库 / 图谱等重型依赖，可运行 `make up-lite` 以启用轻量级 LITE 模式，冷启动更快。更多部署细节请参阅[文档](https://xerrors.github.io/Yuxi)。
## 示例与演示
<table>
<tr>
<td align="center">
<img src="https://xerrors.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/github/image-20260326125852369.png" width="100%" alt="Home"/>
<br/>
<strong>首页</strong>
</td>
<td align="center">
<img src="https://github.com/user-attachments/assets/d3e4fe09-fa48-4686-93ea-2c50300ade21" width="100%" alt="Dashboard statistics"/>
<br/>
<strong>仪表盘统计</strong>
</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">
<img src="https://xerrors.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/github/image-20260326130528866.png" width="100%" alt="Agent configuration"/>
<br/>
<strong>智能体配置</strong>
</td>
<td align="center">
<img src="https://github.com/user-attachments/assets/06d56525-69bf-463a-8360-286b2cf8796f" width="100%" alt="Knowledge base invocation"/>
<br/>
<strong>知识库调用</strong>
</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">
<img src="https://github.com/user-attachments/assets/0548d89c-15a3-47cf-ba87-1b544f7dd749" width="100%" alt="Create knowledge base"/>
<br/>
<strong>创建知识库</strong>
</td>
<td align="center">
<img src="https://github.com/user-attachments/assets/21396d04-376b-4e9a-8139-eec8c3cc915a" width="100%" alt="Knowledge base management"/>
<br/>
<strong>知识库管理</strong>
</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">
<img src="https://github.com/user-attachments/assets/fc46a14b-16fb-47ea-84a0-148a451f3012" width="100%" alt="Knowledge graph"/>
<br/>
<strong>知识图谱可视化</strong>
</td>
<td align="center">
<img src="https://github.com/user-attachments/assets/d8b3de51-2854-455b-956f-2ae2d8d5f677" width="100%" alt="Project docs"/>
<br/>
<strong>项目文档</strong>
</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">
<img src="https://xerrors.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/github/image-20260326130404306.png" width="100%" alt="Skills management"/>
<br/>
<strong>扩展管理（Skills）</strong>
</td>
<td align="center">
<img src="https://github.com/user-attachments/assets/9305d7a4-663b-4e5d-a252-211d6caa019b" width="100%" alt="MCPs management"/>
<br/>
<strong>扩展管理（MCPs）</strong>
</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">
<img src="https://github.com/user-attachments/assets/13bd22ea-ddde-4262-8c29-69fb948bce44" width="100%" alt="User and department permissions"/>
<br/>
<strong>用户 / 部门权限管理</strong>
</td>
<td align="center">
<img src="https://github.com/user-attachments/assets/cc886b04-719e-4abd-807d-e9955080003d" width="100%" alt="Model provider configuration"/>
<br/>
<strong>模型提供商配置</strong>
</td>
</tr>
</table>
## 致谢
Yuxi 参考并基于以下优秀的开源项目构建：
- [LightRAG](https://github.com/HKUDS/LightRAG) - 用作图构建与检索的基础。
- [DeepAgents](https://github.com/langchain-ai/deepagents) - 用作深度智能体（deep agent）框架。
- [DeerFlow](https://github.com/bytedance/deer-flow) - 参考了其 Sandbox 智能体架构思路。
- [RAGflow](https://github.com/infiniflow/ragflow) - 参考了其文档文本分块策略。
- [LangGraph](https://github.com/langchain-ai/langgraph) - 多智能体编排框架，亦是本项目的核心架构基础。
- [QwenPaw](https://github.com/agentscope-ai/QwenPaw) - 参考了其模型配置与个人文件区设计。
## 参与贡献
感谢所有贡献者对本项目的支持！
<a href="https://github.com/xerrors/Yuxi/contributors">
<img src="https://contrib.rocks/image?repo=xerrors/Yuxi&max=100&columns=10" />
</a>
## Star 历史
[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=xerrors/Yuxi)](https://star-history.com/#xerrors/Yuxi)
## 📄 许可证
本项目基于 MIT 许可证开源。详情请参阅 [LICENSE](LICENSE)。
---
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**如果本项目对你有所帮助，请给我们一个 ⭐️。**
</div>
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