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语析Yuxi-Know

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的企业和研究机构,具有较高的技术先进性和实用性。

#知识管理
#大模型
#知识图谱
#问答系统
#智能检索
定价: 免费
语析Yuxi-Know

产品详情

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。

主要功能

1
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。
2
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。
3
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。
4
支持联网检索,结合网页内容提供更全面的问答支持。
5
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
1. 克隆项目代码到本地:通过 Git 克隆 Yuxi-Know 项目代码。
2
2. 配置环境:在 src/.env 文件中配置对应服务平台的 API_KEY。
3
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
4. 访问系统:通过浏览器访问 http://localhost:5173/,开始使用系统。
5
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
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
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。

使用示例

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。

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