🦄 Chimera-RAG (v0.7.0)

The Cognitive Operating System for Enterprise AI. 面向企业的认知增强型多智能体 PaaS 平台。

Chimera 是一个双核架构的rag平台，旨在解决企业大模型应用中“幻觉率高”、“专业知识理解浅”及“过程不可审计”的痛点。我们不只是在做 RAG，而是在构建文档的“数字认知孪生”。

🎯 核心愿景：三大基座计划

根据 v1.0.0 路线图，Chimera 正在全力打造支撑垂直领域智能体的三大核心基座：

1. 知识引擎基座 (Knowledge Engine Base)：[v0.7.0 已交付] 深度结构化、多模态、跨文档知识缝合。
2. 审计归因基座 (Trust & Audit Base)：[v0.8.0 计划中] 像素级溯源、逻辑路径回溯、RAGAS 自动量化评估。
3. 记忆演进基座 (Agentic Memory Base)：[v0.9.0 计划中] 用户兴趣拓扑演进、长期情境对齐、知识自进化。

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✨ v0.7.0 新特性：深度认知引擎

👁️ 多模态逻辑提取 (VLM Integration)

• 视觉理解：集成 Qwen2-VL (vLLM) 部署于 NVIDIA RTX A4000，精准读懂 PDF 中的架构图、流程图及复杂表格。
• 视觉-语义对齐：通过上下文引导技术，将视觉逻辑自动转化为图谱中的关系边。

🚀 工业级异步 ETL 流水线

• 任务队列：引入 Redis + Worker 异步架构，实现生产级的任务排队处理，彻底释放 i9+4090/A4000 的算力。
• 指纹增量校验：基于内容哈希的状态机机制，实现 0 秒级重复文档同步，极大节省 Token 成本。
• 磁盘自愈：内置自动清理机制，动态释放 VLM 产生的海量临时文件。

🏷️ 热插拔领域本体 (Dynamic Ontology)

• 领域感知：Extractor 自动识别文档领域（技术、法律、医疗），动态加载行业专属抽取模具。
• 全局知识缝合：基于 ES + 梯度消歧算法实现跨文档实体对齐，让孤立的文档自动结成全库知识网。

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🛠️ 功能矩阵

| 功能模块 | 🟢 社区版 (OSS) | 🔵 企业版 (EE) | | :--- | :--- | :--- | | 检索模型 | 向量检索 (Qdrant) | 三路混合召回 (Vector+Graph+ES) | | 多模态 | 基础文本解析 | VLM 视觉逻辑解析 (A4000 加速) | | 同步效率 | 同步顺序处理 | 异步批量任务队列 (Redis Worker) | | 知识深度 | 单文档图谱 | 跨文档全局实体对齐 (Global Linking) | | 行业适配 | 通用抽取模板 | 动态 Ontology 自适配模具 |

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🏗️ 目录结构 (v0.7.0 更新)

Chimera/
├── runtime/
│   ├── worker.py         # 🚀 [New] 异步任务消费者
│   ├── skills/
│   │   └── vlm_service.py # 🎨 [New] vLLM 视觉推理引擎
│   ├── prompts/
│   │   └── domains/       # 🏷️ [New] 垂直领域定义库
│   └── enterprise/        # 🔒 私有核心：全局消歧算法、领域 Agent
└── ... (其他结构保持不变)

🚀 快速开始

1. 启动基础设施

我们建议在 Ubuntu 22.04 原生环境下运行：

cd deploy
# 启动全量企业级基础设施 (包含 ES, Nebula, Qdrant, SigNoz)
./scripts/dev_infra.sh up ee

2. 启动算力面 (Python Runtime)

cd runtime
pip install -r requirements.txt
# 启动推理服务端
python main.py
# 启动任务处理 Worker (需 GPU 支持)
python worker.py

提示: 启动后看到 ✅ Nebula Space ... Schema initialized 即代表图谱引擎就绪。

3. 启动控制面 (Go Server)

cd server
go run cmd/server-ee/main.go

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📈 版本演进

| 版本 | 里程碑 | 状态 | | :--- | :--- | :--- | | v0.5.0 | 引入 GraphRAG 基础框架与 SigNoz 监控 | ✅ | | v0.6.0 | Open Core 架构重构，物理隔离企业级插件 | ✅ | | v0.6.1 | 认知对齐稳定版：ES 三路召回、Skyline 过滤、GPU 加速 | 🎉 | | v0.7.0 | 记忆增强 (Planning)：基于 Agentic-KGR 的长期对话记忆 | 🚧 |

📄 开源协议 (License)

本项目采用 GNU Affero General Public License v3.0 (AGPL v3) 协议开源。

• 必须: 如果您基于本项目通过网络提供服务（SaaS），必须开源您的修改代码。
• 商业授权: 如需闭源商业使用、私有化部署或获取企业版核心代码，请联系 stack-echo 获取授权。

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🤝 贡献与支持

• 核心功能: 请提交 PR 至 server/internal 或 runtime/core。
• 在线演示: chat.stackecho.blog (需专属 Token)。
• Runner API: api.stackecho.blog。