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Taranis AI 是一个开源情报（OSINT）平台，旨在信息收集和态势分析。它从网站、RSS/Atom 订阅源、Mastodon、MISP 和 Request Tracker 等来源收集非结构化新闻文章，然后应用自然语言处理和 AI 来丰富内容。分析师审查这些 AI 增强的文章，并将其转换为结构化报告条目，这些条目可生成 PDF 文件等交付物，随后可进行发布。 架构和服务 系统分为多个组件。Nginx 入口作为反向代理入口点。Flask、HTMX 和 Tailwind CSS 前端提供 Web 界面和 REST 访问。核心后端处理数据库通信，并向工作器和前端暴露 REST 端点。RQ 工作器提供收集器、机器人、演示器和发布器功能。支持服务包括 PostgreSQL（主要）或 SQLite 作为数据库，Redis 作为消息代理和任务队列，以及 Centrifugo 用于实时更新。REST API 的 OpenAPI 规范包含在内，可在运行安装中的 config/openapi 下访问。 功能 - 跨多个数据源进行 OSINT 收集，生成整合的情报流。 - 基于 AI 和 NLP 的收集文章增强和丰富。 - 分析师工作流，将非结构化新闻转换为结构化报告条目。 - 可选的分析师聊天功能，提供持久的每用户对话，可回答一般问题或搜索分析师有权查看的故事，通过单独配置的 OpenAI 兼容响应 API 实现。 - 多格式输出，包括结构化报告和 PDF 文件。 - 发布最终情报产品。 - 实验性故事级共享，通过 MISP 在 Taranis AI 实例之间，或直接在 Taranis AI 和 MISP 之间进行。 健康端点 核心暴露两个无需认证的健康端点：/api/isalive 是一个轻量级存活探针，确认 API 进程响应；而 /api/health 报告依赖状态为 up、down 或 n/a，如果任何依赖项关闭则返回 503，否则返回 200。 硬件和部署 完整 NLP 功能建议至少需要 16 GB RAM、4 个 CPU 核心和 50 GB 磁盘。无 NLP 时，指示为 2 GB RAM、2 个 CPU 核心和 20 GB 磁盘。生产部署通过 Docker Compose 部署指南记录；存在从 Celery/RabbitMQ 迁移到 RQ 的迁移指南。仓库包含 src/ 下的源代码（core、ingress、frontend、models、worker）和 Docker 支持文件，附带示例 docker-compose 文件。 项目背景 该项目受 Taranis3 和 Taranis-NG 启发，并在欧盟公共许可证下发布。它通过连接欧洲基金获得了欧盟资助。文档涵盖用户故事、部署、IntelOwl 丰富、Mastodon 收集设置、发布步骤和 SBOM 范围。