by qiantongtech
qKnow is an open-source intelligent agent platform for enterprise knowledge and industry AI. It unifies documents and data via Knowledge Graphs and RAG, enabling businesses to rapidly build knowledge hubs, smart Q&A, and custom AI bots.
# Add to your Claude Code skills
git clone https://github.com/qiantongtech/qKnow
qKnow 是一套面向企业知识智能化与行业 AI 应用场景的开源 AI 智能体构建平台,围绕知识图谱、知识库 RAG、Bot 构建与开箱即用的 AI 应用等核心能力,支持企业文档、结构化数据、业务知识和专家经验的统一接入与智能化沉淀,帮助企业快速完成知识抽取、知识建模、智能问答、Bot 构建和 AI 应用落地,可作为企业建设知识中枢、智能问答平台、智能体开发平台和行业深度 AI 解决方案的开源基础底座,也适合开发者进行二次开发与场景扩展。
✨✨✨在线文档✨✨✨ https://community.qknow.ai
✨✨✨开源版演示地址✨✨✨ https://demo.qknow.ai ,账号:qKnow 密码:qKnow123
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你可以使用 qKnow 快速构建:
| 能力亮点 | 说明 | |-------------------|----------------------------------------------------------| | 🧠 知识图谱 + RAG 双引擎 | 同时支持结构化知识建模与非结构化文档检索,兼顾语义召回、关系推理与结果可追溯。 | | 🤖 面向企业的 Agent 构建 | 支持 Bot 创建、调试、发布与应用配置,帮助企业快速搭建可落地的业务智能体。 | | 🧩 可视化编排 | 通过拖拽式画布编排 Workflow、Chatflow 与 Agent,降低复杂 AI 应用构建门槛。 | | 📚 企业知识资产沉淀 | 支持文档、结构化数据、概念、关系、实体、三元组等知识资产统一管理。 | | 🔌 开放模型接入 | 基于 Spring AI 接入大模型能力,便于适配不同模型服务与企业内部模型环境。 | | 🏗️ 插件化应用扩展 | 基于统一应用插件架构,支持知识问答及后续更多智能应用持续接入。 | | ☕ Java 技术栈友好 | 后端采用 JDK 17 + Spring Boot 3,适合 Java 技术团队二次开发、私有化部署与企业集成。 |
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| 场景 | 说明 | |-------------------|--------------------------------------| | 企业智能体构建 | 快速构建知识问答、流程自动化、专家助手、智能客服等业务 Bot。 | | 企业知识智能化治理 | 将文档、数据库、业务系统和专家经验统一沉淀为可复用知识资产。 | | 知识图谱增强应用 | 基于实体、关系、事件和规则构建可解释、可追溯的业务知识网络。 | | 知识库 RAG 问答与检索 | 面向制度、标准、手册、报告、案例等资料提供精准检索、增强生成与引用溯源。 | | 企业深度AI应用扩展 | 以内置智能问答应用为起点,基于统一插件架构支撑后续智能应用持续接入。 |
| 功能模块 | 描述 | |---------|-----------------------------------------------------| | 模型接入 | 支持统一配置和管理大模型服务,基于 Spring AI 接入不同模型厂商,为智能体和应用提供模型能力。 | | Bot 管理 | 支持智能体的创建、编辑、复制、发布、调试和运行状态管理。 | | 可视化编排中心 | 支持通过拖拽式画布编排 Workflow、Chatflow 与 Agent,快速构建业务智能体。 | | 资产中心 | 支持统一管理工具、插件、提示词、知识组件和可复用智能体资产。 | | 应用中心 | 支持集中展示、访问和管理平台内置应用及用户自建应用。 | | 应用配置 | 支持为应用绑定知识库、知识图谱、Bot 和参数配置,生成专属应用。 | | 知识问答 | 基于统一的应用插件开发架构,支持知识问答及后续各类智能应用以插件化方式标准接入、独立扩展和统一管理。 | | 知识中心 | 支持文档、资料和知识资产的分类管理,帮助用户统一沉淀和组织企业知识。 | | 概念配置 | 支持自定义实体、概念及抽取规则,为知识图谱构建提供标准化概念体系。 | | 关系配置 | 支持配置概念之间的关系类型与抽取规则,增强知识之间的关联建模能力。 | | 非结构化抽取 | 支持从文档、文本等非结构化内容中自动抽取实体、关系和三元组。 | | 结构化抽取 | 支持从数据库、表格等结构化数据源中抽取知识元素并构建图谱数据。 | | 图谱可视化 | 支持知识图谱的可视化浏览、关系追踪、智能检索和交互式分析。 | | 知识库管理 | 支持知识库创建、配置、更新与管理,为 RAG 问答和语义检索提供知识支撑。 | | 文件解析 | 支持多格式文件解析、文本清洗、内容切分和语义片段生成。 | | 召回测试 | 支持模拟用户问题测试知识片段召回效果,并辅助优化检索参数。 |
注:核心功能将随版本持续迭代,更多智能应用、行业插件与知识增强能力将基于统一插件架构逐步接入,欢迎社区参与共建。
qKnow 采用前后端分离架构,后端基于 Spring Boot 3 与 JDK 17,前端基于 Vue 3,并通过 Spring AI 接入大模型能力。
在部署 qKnow 之前,请确保以下环境和工具已正确安装:
qKnow 提供 专业版 与 开源版 两种形态,满足不同规模与场景下的用户需求。两者既各具特色,又形成互补:开源版更像启蒙老师,帮助低成本起步;专业版更像专家顾问,提供深度与保障。无论选择哪种版本,qKnow 都将成为可靠的伙伴,帮助企业迈向智能化智能体构建与 AI 融合应用。
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| 部署方式 | 说明 | 适用场景 | |---------------------------------------------------------------------------------------------|--------------------------------------------------------------------------|------------------------| | Docker Compose 部署 | 所有组件(DeepKE、Neo4j、Mysql、Nginx、Redis 等)以及 qKnow 源码都通过 Docker Compose 一键启动 | 初学者快速上手、功能演示、测试环境 | | 自主部署(纯手工安装) | 所有依赖组件及 qKnow 服务均需手工安装和配置 | 生产环境、大规模部署、个性化定制场景 |
首次体验推荐使用 Docker Compose 部署方式,可以更快完成环境启动和功能验证。
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