इस प्रोजेक्ट के बारे में

Yuxi (语析) एक निजी तौर पर तैनात करने योग्य मल्टी-टेनेंट नॉलेज एजेंट प्लेटफॉर्म है, जिसका उद्देश्य उद्यम टीमों को एक एकीकृत एजेंट कार्यक्षेत्र प्रदान करना है। यह नॉलेज बेस रिट्रीवल (RAG), नॉलेज ग्राफ, LangGraph मल्टी-एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन, MCP/Skills एक्सटेंशन, सैंडबॉक्स टूल्स तथा सूक्ष्म-स्तरीय अनुमति प्रबंधन को एकीकृत करता है, जिससे प्रत्येक उपयोगकर्ता के पास एक क्लाउड Codex हो सके। मुख्य क्षमताएँ शामिल हैं: - **एकीकृत एजेंट वर्कबेंच**: बहु-चरणीय संवाद, नॉलेज बेस रिट्रीवल, कार्य स्थिति ट्रैकिंग, मानव अनुमोदन तथा फ़ाइल डिलीवरी का समर्थन। - **नॉलेज बेस और RAG**: बहु-प्रारूप दस्तावेज़ पार्सिंग (PDF, Word, PPT, Excel, Markdown आदि) का समर्थन, अंतर्निहित MinerU, PaddleOCR जैसे पार्सिंग इंजन, Embedding/Rerank कॉन्फ़िगरेशन, रिट्रीवल परीक्षण तथा RAG प्रभाव मूल्यांकन का समर्थन। - **नॉलेज ग्राफ और नॉलेज मैप**: दस्तावेज़ों से स्वचालित रूप से एंटिटी और संबंध निकालना, नॉलेज ग्राफ (Milvus/Neo4j) का निर्माण, तथा इंटरैक्टिव ग्राफ ब्राउज़िंग और स्वचालित नॉलेज मैप जनरेशन का समर्थन। - **मल्टी-एजेंट और एक्सटेंशन इकोसिस्टम**: मुख्य एजेंट योजना विभाजन, कई SubAgents का असिंक्रोनस समानांतर निष्पादन, Skills प्लगइन तंत्र और MCP प्रोटोकॉल के साथ मूल अनुकूलता, skills.sh तथा मॉडल स्कोप समुदाय के skill के ऑनलाइन इंस्टॉलेशन का समर्थन। - **सैंडबॉक्स कार्यक्षेत्र और फ़ाइल आउटपुट**: एजेंट सैंडबॉक्स टूल्स के माध्यम से फ़ाइलें पढ़ और लिख सकते हैं, Markdown, HTML, चार्ट, कोड आदि आउटपुट उत्पन्न कर सकते हैं, तथा ऑनलाइन पूर्वावलोकन, संपादन और डाउनलोड का समर्थन करते हैं। - **टीम गवर्नेंस और संचालन प्रबंधन**: मल्टी-टेनेंट अनुमति प्रणाली, उपयोगकर्ता और विभाग के अनुसार नॉलेज बेस, एजेंट, टूल्स और मॉडल तक पहुँच अनुमतियों का कॉन्फ़िगरेशन; बहु-आपूर्तिकर्ता मॉडल API Key का केंद्रीकृत प्रबंधन; सिस्टम अनुरोध मात्रा, Token खपत, रिट्रीवल आवृत्ति और कार्य कतार स्थिति की निगरानी के लिए Dashboard। तकनीकी स्टैक में LangGraph, Vue, FastAPI, Milvus, Neo4j, PostgreSQL, MinerU, PaddleOCR शामिल हैं। पूर्णतः Docker पर आधारित स्टार्टअप, आरंभीकरण स्क्रिप्ट (Linux/macOS/Windows) और docker-compose कॉन्फ़िगरेशन प्रदान करता है, जो त्वरित तैनाती और उत्पादन उन्नयन का समर्थन करता है। परियोजना MIT License का उपयोग करती है और LightRAG, DeepAgents, DeerFlow, RAGFlow, LangGraph, QwenPaw जैसी उत्कृष्ट ओपन-सोर्स परियोजनाओं का संदर्भ लेती है।