语析 - 基于大模型的知识库与知识图谱智能体开发平台

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核心特性

• 智能体开发：基于 LangGraph v1 的多智能体架构，支持子智能体、工具调用与中间件机制
• 知识库（RAG）：多格式文档上传，支持 Embedding / Rerank 配置及知识库评估
• 知识图谱：基于 LightRAG 的图谱构建与可视化，支持属性图谱并参与智能体推理
• 平台与工程化：Vue + FastAPI 架构，支持暗黑模式、Docker 与生产级部署

你可以用语析做什么？

• 构建 面向真实业务的 RAG + 知识图谱智能体
• 将 PDF / Word / Markdown / 图片快速转化为可推理的知识库
• 自动（LightRAG）或手动构建知识图谱，并用于智能体推理
• 使用 LangGraph v1 构建多智能体 / 子智能体系统

最新动态

[2026/01/24] v0.5.0-beta 版本发布

新增

• 优化 OCR 体验并新增对 Deepseek OCR 的支持
• 优化 RAG 检索，支持根据文件 pattern 来检索（Agentic Mode）
• 重构智能体对于“工具变更/模型变更”的处理逻辑，无需导入更复杂的中间件
• 重构知识库的 Agentic 配置逻辑，与 Tools 解耦
• 将工具与知识库解耦，在 context 中就完成解耦，虽然最终都是在 Agent 中的 get_tools 中获取
• 优化chunk逻辑，移除 QA 分割，集成到普通分块中，并优化可视化逻辑
• 重构知识库处理逻辑，分为 上传—解析—入库 三个阶段
• 重构 MCP 相关配置，使用数据库来控制 #469
• 使用 docling 解析 office 文件（docx/xlsx/pptx）
• 优化后端的依赖，减少镜像体积 #428
• 优化 liaghtrag 的知识库调用结果，提供 content/graph/both 多个选项
• 优化数据库查询工具，可通过设计环境变量添加描述，让模型更好的调用

修复

• 修复知识图谱上传的向量配置错误，并新增模型选择以及 batch size 选择
• 修复部分场景下获取工具列表报错 #470
• 修改方法备注信息 #478
• 修复多次 human-in-the-loop 的渲染解析问题 #453 #475

[2025/12/19] v0.4.0 版本发布

新增

• 新增对于上传附件的智能体中间件，详见文档
• 新增多模态模型支持（当前仅支持图片），详见文档
• 新建 DeepAgents 智能体（深度分析智能体），支持 todo，files 等渲染，支持文件的下载。
• 新增基于知识库文件生成思维导图功能（#335）
• 新增基于知识库文件生成示例问题功能（#335）
• 新增知识库支持文件夹/压缩包上传的功能（#335）
• 新增自定义模型支持、新增 dashscope rerank/embeddings 模型的支持
• 新增文档解析的图片支持，已支持 MinerU Officical、Docs、Markdown Zip 格式
• 新增暗色模式支持并调整整体 UI（#343）
• 新增知识库评估功能，支持导入评估基准或者自动构建评估基准（目前仅支持 Milvus 类型知识库）详见文档
• 新增同名文件处理逻辑：遇到同名文件则在上传区域提示，是否删除旧文件
• 新增生产环境部署脚本，固定 python 依赖版本，提升部署稳定性
• 优化图谱可视化方式，统一图谱数据结构，统一使用基于 G6 的可视化方式，同时支持上传带属性的图谱文件，详见文档
• 优化 DBManager / ConversationManager，支持异步操作
• 优化 知识库详情页面，更加简洁清晰，增强文件下载功能

修复

• 修复重排序模型实际未生效的问题
• 修复消息中断后消息消失的问题，并改善异常效果
• 修复当前版本如果调用结果为空的时候，工具调用状态会一直处于调用状态，尽管调用是成功的
• 修复检索配置实际未生效的问题

破坏性更新

• 移除 Chroma 的支持，当前版本标记为移除
• 移除模型配置预设的 TogetherAI

[2025/11/05] v0.3.0 版本发布

• 全面适配 LangChain/LangGraph v1 版本的特性，使用 create_agent 创建智能体入口。
• 文档解析升级，适配 mineru-2.6 以及 mineru-api。
• 更多智能体开发套件 中间件、子智能体，更简洁，更易上手。

快速开始

克隆代码，并初始化

git clone --branch v0.4.4 --depth 1 https://github.com/xerrors/Yuxi-Know.git
cd Yuxi-Know

# Linux/macOS
./scripts/init.sh

# Windows PowerShell
.\scripts\init.ps1

然后需要使用 docker 启动项目

docker compose up --build

等待启动完成后，访问 http://localhost:5173

示例与演示

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