【亲测免费】 《Yuxi-Know 开源项目安装与配置指南》
2026-01-30 04:05:42作者:虞亚竹Luna
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。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0453
源启盛夏_AtomGit暑期开发者成长计划「源启盛夏」暑期校园开发者成长计划旨在激活校园开源力量,通过积分激励、认证扶持、资源倾斜等形式,引导高校组织和开发者完成「入驻 — 建项目 — 做贡献 — 获认证 — 得资源」的完整闭环。无论你是想带领社团入驻平台的组织者,还是希望用代码贡献证明自己的开发者,都能在这里找到属于你的成长路径。Markdown01
XianyuAutoAgent智能闲鱼客服机器人系统:专为闲鱼平台打造的AI值守解决方案,实现闲鱼平台7×24小时自动化值守,支持多专家协同决策、智能议价和上下文感知对话。Python05
new-apiAI模型聚合管理中转分发系统,一个应用管理您的所有AI模型,支持将多种大模型转为统一格式调用,支持OpenAI、Claude、Gemini等格式,可供个人或者企业内部管理与分发渠道使用。🍥 A Unified AI Model Management & Distribution System. Aggregate all your LLMs into one app and access them via an OpenAI-compatible API, with native support for Claude (Messages) and Gemini formats.TSX028
AscendNPU-IRAscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优C++0314
mllm轻量化的端侧多模态推理框架,支持多种硬件后端https://ubiquitouslearning.github.io/mllm/C++02
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Markdown
831
5.51 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
495
520
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
978
2.31 K
作为 Ascend for PyTorch 社区的核心组件,TorchNPU 是昇腾专为 PyTorch 打造的深度学习适配插件,使 PyTorch 框架能够直接调用昇腾 NPU,为开发者提供昇腾 AI 处理器的超强算力。
Python
806
1.16 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
794
1.59 K
deepin linux kernel
C
32
16
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
486
314
JiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。
Python
3.03 K
779
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.21 K
1.26 K
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
662
301