Yuxi

<div align="center"> <h1>语析 - 基于大模型的知识库与知识图谱智能体开发平台</h1>

<a href="https://trendshift.io/repositories/15845" target="_blank"> <img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/15845" alt="Yuxi | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/> </a>

文档中心 | 视频演示

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*图由 Nano Banana 2 生成

核心特性

• 智能体开发：基于 LangGraph，支持子智能体、Skills、MCPs、Tools 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

<details> <summary>[2026/03/26] v0.6.0.beta2 版本发布</summary>

新增

• 重构后端代码 src -> backend/package/yuxi
• 重构文档解析，统一文档解析体验，并新增 Parser 类
• 新增 LITE 模式启动，启动时不加载知识库、知识图谱相关模块，可以使用 make up-lite 快捷启动
• 新增沙盒环境，详见后续文档更新，统一沙盒虚拟路径前缀默认值为 /home/gem/user-data
• 新增基于沙盒的文件系统，前端工作台可以查看文件系统，支持预览（文本、图片、PDF、HTML）、下载文件
• 新增基于沙盒的知识库只读映射，按“用户可访问知识库 ∩ 当前 Agent 已启用知识库”暴露原始文件与解析后的 Markdown #576
• 重构附件系统，直接集成在了沙盒文件系统中，附件上传后直接落盘到沙盒挂载目录
• 优化前端流式消息体验：新增通用 useStreamSmoother 调度层，统一平滑 Agent runs SSE、普通聊天流与审批恢复流中的 loading chunk
• 重构 Agent 前后端对话路由结构及表现形式，体验更加顺畅，切换更加自然（API 接口变更）
• 新增 API Key 认证功能，支持外部系统通过 API Key 调用系统服务 #502
• 新增 subagents 的支持，支持在 web 中添加 subagents，以及两个内置的子智能体
• 新增内置Skills reporter，并移除内置 Agent reporter，数据库报表将由 Skills 完成
• 新增文件上传队列功能，大批量文件上传任务，前端显示上传进度，并限制同时上传的文件数量，避免过载
• 重构 MINIO 的知识库上传逻辑，文件组织更加统一，但可能会导致历史知识库存在删除残留
• 新增对话自动生成标题功能，默认启用，基于 fast model 调用
• 新增知识库 PDF、图片的预览功能

修复

• 修复 Lightrag 知识库修改配置后，模型没有切换的 bug #580
• 修复数据库获取接口未过滤文件字段而导致的数据包过大的情况
• 修复 Thread 未绑定 agent_config_id 导致的历史对话切换后上下文配置错乱的问题

</details> <details> <summary>[2026/03/01] v0.5.0 版本发布</summary>

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
• 优化任务组件，改用 postgresql 存储，并新增删除任务的接口
• 重构知识库文件系统，将附件与文件系统整合，文件系统使用 StateStore 存储

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
• 修复消息加载逻辑导致的前端消息渲染延迟问题

</details> <details> <summary>[2025/12/19] v0.4.0 版本发布</summary>

详见 roadmap 更新记录

</details> <details> <summary>[2025/11/05] v0.3.0 版本发布</summary>

详见 roadmap 更新记录

</details>

快速开始

克隆代码，并初始化

git clone --branch v0.6.0.beta2 --depth 1 https://github.com/xerrors/Yuxi.git
cd Yuxi

# 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

<table> <tr> <td align="center"> <img src="https://xerrors.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/github/image-20260326125852369.png" width="100%" alt="首页"/> <br/> <strong>首页</strong> </td> <td align="center"> <img src="https://github.com/user-attachments/assets/d3e4fe09-fa48-4686-93ea-2c50300ade21" width="100%" alt="Dashboard 统计"/> <br/> <strong>Dashboard 统计</strong> </td> </tr> <tr> <td align="center"> <img src="https://xerrors.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/github/image-20260326130528866.png" width="100%" alt="智能体配置"/> <br/> <strong>智能体配置</strong> </td> <td align="center"> <img src="https://github.com/user-attachments/assets/06d56525-69bf-463a-8360-286b2cf8796f" width="100%" alt="知识库调用"/> <br/> <strong>知识库调用</strong> </td> </tr> <tr> <td align="center"> <img src="https://github.com/user-attachments/assets/0548d89c-15a3-47cf-ba87-1b544f7dd749" width="100%" alt="新建知识库"/> <br/> <strong>新建知识库</strong> </td> <td align="center"> <img src="https://github.com/user-attachments/assets/21396d04-376b-4e9a-8139-eec8c3cc915a" width="100%" alt="知识库管理"/> <br/> <strong>知识库管理</strong> </td> </tr> <tr> <td align="center"> <img src="https://github.com/user-attachments/assets/fc46a14b-16fb-47ea-84a0-148a451f3012" width="100%" alt="知识图谱"/> <br/> <strong>知识图谱可视化</strong> </td> <td align="center"> <img src="https://github.com/user-attachments/assets/d8b3de51-2854-455b-956f-2ae2d8d5f677" width="100%" alt="项目文档"/> <br/> <strong>项目使用文档</strong> </td> </tr> <tr> <td align="center"> <img src="https://xerrors.oss-cn-shanghai.aliyuncs.com/github/image-20260326130404306.png" width="100%" alt="拓展管理"/> <br/> <strong>拓展管理（Skills）</strong> </td> <td align="center"> <img src="https://github.com/user-attachments/assets/9305d7a4-663b-4e5d-a252-211d6caa019b" width="100%" alt="拓展管理（MCPs）"/> <br/> <strong>拓展管理（MCPs）</strong> </td> </tr> <tr> <td align="center"> <img src="https://github.com/user-attachments/assets/13bd22ea-ddde-4262-8c29-69fb948bce44" width="100%" alt="拓展管理（Skills）"/> <br/> <strong>用户/部门权限管理</strong> </td> <td align="center"> <img src="https://github.com/user-attachments/assets/cc886b04-719e-4abd-807d-e9955080003d" width="100%" alt="拓展管理（MCPs）"/> <br/> <strong>模型供应商配置</strong> </td> </tr> </table>

致谢

本项目参考并引用了以下优秀开源项目，在此致以诚挚的感谢：

• LightRAG - 直接引入作为图谱构建与检索的基础包
• DeepAgents - 直接引入作为深度智能体框架
• DeerFlow - 参考了其 Sandbox 智能体架构的实现思路
• RAGflow - 参考了其文档 Text Chunking 的分块策略
• LangGraph - 多智能体编排框架，本项目的核心架构基础
• 项目 Logo 由 Nano Banana 2 生成

参与贡献

感谢所有贡献者的支持！

<a href="https://github.com/xerrors/Yuxi/contributors"> <img src="https://contrib.rocks/image?repo=xerrors/Yuxi&max=100&columns=10" /> </a>

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📄 许可证

本项目采用 MIT 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情。

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