xerrors/yuxi

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プライベート展開可能なマルチテナント知識エージェントプラットフォーム:統一RAG、ナレッジグラフ、マルチエージェント、MCP/スキル、サンドボックス、権限管理。RAG、ナレッジグラフ、マルチエージェントワークフローのためのセルフホスト型ナレッジエージェントプラットフォーム。

概要

Yuxiはプライベート展開可能なマルチテナント知識エージェントプラットフォームです。ナレッジベース検索、ナレッジグラフ、LangGraphマルチエージェントオーケストレーション、MCP/スキル、サンドボックスツール、権限管理を同一ワークスペースに統合しています。 - : ドキュメントのアップロード、解析、ブロック、ベクターインデックス化を行い、エージェントがソース回答を返すこと。- : ツール、MCP、スキル、サブエージェント、サンドボックスを組み合わせてプレビュー可能かつダウンロード可能なファイルを生成する。- : Milvusナレッジベースドキュメントブロックからエンティティや関係を抽出し、Neo4jに書き込み、検索に参加する。- : ユーザー、部門、共有スコープごとにナレッジベース、エージェント、スキル、モデルを管理。- : ナレッジベース検索結果を評価し、Langfuse Datasetを用いてエージェントのタスク全体を評価する。 Docker EngineとDocker Composeをインストールし、使いやすい大規模モデルAPIを準備します。現在のリポジトリのデフォルト構成はv0.7.2に対応しており、まだベータ版です。初期化スクリプトは.envを作成し、SiliconFlow APIキーを読み取り、JWT、APIキーの派生、Sandbox Provisioner用の独立したセキュリティキーを生成します。.env.templateを手動でコピーしてこれらの値を入力することもできます。返送ステータスが整ったら、http://localhost:5173，按页面提示初始化超级管理员并登录。APIのドキュメントを開きます。 v0.7.1から最新バージョンへのアップグレード時には、直接Docker Compose Upを実行することはできません。まず「本番環境のデプロイとアップグレード」を読み、ダウンタイム期間中にバックアップと移行を完了してください。 - プロジェクト導入:機能、概念、システムの境界を理解する。- クイックスタート:ローカル環境をゼロから始める。- モデル設定:チャットへのアクセス、埋め込み、モデルの再配置。- ナレッジベースのチュートリアル:ナレッジベースの作成と取得の検証。- エージェント開発:エージェント、ツール、拡張機能の設定。- 本番展開:展開、アップグレード、バックアップ、トラブルシューティング。- バージョン変更記録:公開された変更を閲覧。 Yuxiは知識をシステムに統合し、エージェントタスクの実行、チームガバナンスを完全なチェーンに統合します。以下は6つのコアモジュールに基づくシステムの機能を紹介します。

概要（AI 翻訳）

Yuxi = Cloud Agents + Knowledge RAG、Yuxiはプライベート展開可能なマルチテナントナレッジエージェントプラットフォームです。権限を制御できるカスタムエージェントで、企業の軌跡を蓄積します。ナレッジベース検索、ナレッジグラフ、LangGraphマルチエージェントオーケストレーション、MCP/スキル、サンドボックスツール、権限管理を同一ワークスペースに統合しています。すべてのユーザーがクラウドCodexを持つことを保証します。

プロジェクトホームページ ·クイックスタート ·デモビデオ ·バージョン履歴 ·英語

玉渓に何ができる?

Yuxiは、エンタープライズのセルフデプロイが必要で、データ、モデル、権限を自ら制御する必要があるマルチユーザーエージェント製品向けに設計されています。

Bin-Doorフレンドリー:MITプロトコル、シンプルなコード、強力なスケーラビリティ、高並行性の展開に優しい。
Harness:カスタマイズ可能なエージェントを備えた完全なクラウドベースのマルチユーザーハーネスで、エンタープライズの軌跡を構築します。
Knowledge:文書アップロード、解析、チャンク化、ベクトルインデックス作成のための効率的かつ正確なAgentic RAGスイート。
マルチステップタスクを実行する:ツール、MCP、スキル、サブエージェント、サンドボックスを組み合わせてプレビュー可能かつダウンロード可能なファイルを作成します。
知識グラフの接続:Milvusナレッジベースのドキュメントブロックからエンティティや関係を抽出し、Neo4jに書き込み、検索に参加します。
管理チームの使用範囲:ユーザー、部門、共有範囲ごとにナレッジベース、エージェント、スキル、モデルを管理します。
ランタイム品質の比較:ナレッジベースの検索結果を評価し、Langfuseデータセットを使ってエージェントのタスク全体を評価することもできます。

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はじめに

Fluxion AIは個々の開発者、技術チーム、企業を対象とし、統一APIを通じてグローバルな主流AIモデルへのアクセスと管理を可能にします。動的マルチルートスケジューリングにより可用性を向上させ、モデルのパフォーマンス、応答時間、手数料が透明かつ検証可能です。モデルやルートによっては、公式またはベンチマーク価格と比べてAPI通話コストを40%〜98%削減可能です。限定リンクから登録して$7 APIクォータを受け取る

クイックスタート

パーシング(Yuxi)はDockerをベースに完全にリリースされており、主にLangGraph、Vue、FastAPI、Milvus、Neo4j、PostgreSQL、MinerU、PaddleOCRなどのサービスやミドルウェアが提供されています。

前提条件

Docker EngineとDocker Composeをインストールし、使いやすい大規模モデルAPIを準備します。現在のリポジトリのデフォルト構成はv0.7.3に対応しています。

1.コードを入手して初期化します

初期化スクリプトは.envを作成し、SiliconFlow APIキーを読み取り、JWT、APIキーの導出、Sandboxプロビジョーナーの独立したセキュリティキーを生成します。また、.env.templateを手動でコピーしてこれらの値を入力することもできます。

2.開発環境を立ち上げる

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インストール

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