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语析yuxi Know
语析yuxi Know
该产品适合需要高效管理和智能检索知识的企业、科研机构以及对知识图谱和大模型应用有需求的专业人士。它能够帮助企业快速构建智能问答系统，提升知识管理效率；为科研人员提供强大的知识检索工具，加速研究进程；同时也为技术爱好者提供了探索大模型应用的平
知识管理AI信息平台#知识图谱#大模型#问答系统#知识管理#智能检索普通产品开源
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产品介绍
网站流量
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简介
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。
截图
产品特色
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。
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。
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。
支持联网检索，结合网页内容提供更全面的问答支持。
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. 克隆项目代码到本地：通过 Git 克隆 Yuxi-Know 项目代码。
2. 配置环境：在 src/.env 文件中配置对应服务平台的 API_KEY。
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. 访问系统：通过浏览器访问 http://localhost:5173/，开始使用系统。
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. 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. 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。
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
最新流量情况
月访问量
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平均访问时长
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每次访问页数
6.11
跳出率
36.20%
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地理流量分布情况
美国
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中国
13.25%
印度
9.32%
俄罗斯
4.28%
德国
3.63%
地理流量分布全球图
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