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🌈 平台简介

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://qknow.qiantong.tech

✨✨✨开源版演示地址✨✨✨ https://qknow-demo.qiantong.tech ，账号：qKnow 密码：qKnow123

✨✨✨专业版演示地址✨✨✨ https://pro2.qknow.tech ，演示账号请 联系客服获取

如果 qKnow 对您有帮助，请点个 Star ⭐️，这是我们持续更新的最大动力！ 🚀

🎯 qKnow 能帮你解决哪些场景？

你可以使用 qKnow 快速构建：

• 企业知识库问答助手
• 行业专家智能体
• 内部制度 / 标准 / 手册问答系统
• 知识图谱驱动的可解释智能检索应用
• 面向业务流程的 AI Bot 与智能应用
• 面向行业场景的知识中枢与智能分析平台

✨ 为什么选择 qKnow？

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。

🍱 典型应用场景

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。

🚀 核心优势

• 知识驱动智能体构建：通过知识图谱与知识库 RAG，让智能体更好理解企业知识与业务语境。
• 可视化编排构建：支持通过拖拽画布编排 Workflow、Chatflow 与 Agent，降低智能体构建门槛。
• Bot 构建与应用配置一体化：从智能体创建、调试、发布到应用配置，形成完整使用链路。
• 开放兼容的大模型底座：基于 Spring AI 接入大模型能力，支持灵活适配不同模型服务。
• 插件化应用持续扩展：基于统一应用插件开发架构，支持后续智能应用按标准方式接入平台。

✨ 核心功能

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。

🛠️ 技术栈

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。

技术栈	技术框架	描述
后端技术栈	JDK 17	后端运行环境
	Spring Boot 3	后端主体框架，简化配置与开发
	Spring AI	大模型接入与 AI 能力集成框架
	MyBatis-Plus	ORM 框架，简化数据库操作
	Spring Framework	基础架构支持，包括依赖注入、面向切面编程等能力
	Quartz	定时任务调度
	Spring Security	认证、授权与安全控制
	Alibaba Druid	数据库连接池，优化数据库访问性能
前端技术栈	Vue 3	渐进式前端框架
	Vite	快速构建工具
	Element Plus	UI 组件库
	Axios	HTTP 请求库
	Pinia	前端状态管理
	Vue Router	前端路由控制
	Vis	知识图谱展示与网络图可视化
	ECharts	数据可视化库，支持多种图表展示
第三方依赖	MySQL 5.7	关系型数据库
	Neo4j 4.4.40	图数据库，用于知识图谱存储与查询
	Weaviate	向量数据库，用于知识库向量存储与语义检索
	Redis	缓存与高性能数据读取
	Swagger / OpenAPI	接口文档生成与调试工具
	Docker（可选）	容器化部署支持

🏗️ 部署要求

在部署 qKnow 之前，请确保以下环境和工具已正确安装：

环境	项目	推荐版本	说明
后端	JDK	17+	建议使用 OpenJDK 17
	Maven	3.8+	项目构建与依赖管理
	MySQL	5.7	关系型数据库
	Neo4j	4.4.40	图数据库
	Weaviate	建议使用稳定版本	向量数据库
	Redis	5.0+	缓存与消息功能支持
	操作系统	Windows / Linux / Mac	通用环境均可运行
前端	Node.js	16+	构建工具依赖
	npm / pnpm / yarn	任一即可	包管理器
	Vue 3 / Vite	3.x / 最新稳定版	前端开发与构建工具

🚨 商用授权

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。

👉 如需 开源版品牌定制授权 或 咨询专业版，请点击按钮查看详情：💼 了解授权详情

🚀 快速开始

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。

👥 交流与反馈

欢迎加入 qKnow 官方 QQ 交流群，获取平台最新动态、部署支持和社区交流。

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你也可以通过 Issue 反馈问题、提交建议或参与项目共建。

🤝 参与共建

qKnow 欢迎开发者、企业用户和行业伙伴共同参与建设。

你可以通过以下方式参与：

• 提交 Issue，反馈问题或提出建议
• 提交 Pull Request，参与代码贡献
• 完善文档、示例和部署教程
• 分享基于 qKnow 的行业应用实践
• 参与知识图谱、RAG、Agent、插件生态等方向共建

🖼️ 系统配图