一个基于 AI 的对话式知识图谱系统，帮助用户构建交互式的知识流程图，支持深入的探索式学习和知识管理。
- Python 3.7+
- uv - 现代化的 Python 包管理工具
- 现代浏览器 (支持 React 18)
- AI 模型 API Key (智谱 GLM 或其他支持的提供商)
在启动应用之前，需要设置相应的 API Key 环境变量：
- 复制提供的模板文件：
cp .env.example .env- 编辑
.env文件，填入你的实际 API Key：
# 使用你喜欢的编辑器
nano .env # 或 vim .env, code .env 等- 在
.env文件中填入你的 API Key：
# 智谱 GLM API Key (必需)
ZHIPU_API_KEY=your_zhipu_api_key_here
# 智谱 API 基础 URL (必需)
# ZHIPU_BASE_URL=https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/
# OpenAI API Key (如果使用 OpenAI 模型)
# OPENAI_API_KEY=your_openai_api_key_here
# OPENAI_BASE_URL=https://api.openai.com/v1# macOS/Linux
export ZHIPU_API_KEY="your_zhipu_api_key_here"
# Windows (PowerShell)
$env:ZHIPU_API_KEY="your_zhipu_api_key_here"智谱 GLM:
- 访问 智谱 AI 开放平台
- 注册并登录账号
- 在控制台中创建新的 API Key
- 复制 API Key 到环境变量中
其他支持的提供商:
- OpenAI: 访问 OpenAI Platform 获取 API Key
- 克隆项目
git clone <repository-url>
cd Knode- 安装 uv (如果尚未安装)
# macOS 和 Linux
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
# 或者使用 pipx
pipx install uv
# Windows (PowerShell)
powershell -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"- 安装项目依赖
# 安装 Python 依赖
uv sync
# 安装前端依赖并构建
cd frontend
npm install
npm run build
cd ..- 启动应用
uv run python main.py- 访问应用
打开浏览器访问
http://localhost:5001
如果要进行前端开发，可以使用开发模式：
# 启动前端开发服务器 (在 frontend 目录)
cd frontend
npm run dev
# 在另一个终端启动后端服务器 (在根目录)
uv run python main.pyglm-4.6- 最新的 GLM-4.6 模型glm-4.5- GLM-4.5 模型glm-4.5-air- 轻量级 GLM-4.5 模型 (默认)
系统架构支持以下模型，可在配置文件中启用：
OpenAI:
gpt-4o-2024-08-06- GPT-4o 最新版本gpt-4.1-2025-04-14- GPT-4.1 模型gpt-4.1-mini-2025-04-14- GPT-4.1 Mini 模型
1. API Key 无效错误
# 解决方案：检查 API Key 是否正确设置
echo $ZHIPU_API_KEY # 确认环境变量已设置2. 网络连接超时
- 检查网络连接是否正常
- 确认防火墙允许访问 API 端点
3. API 配额不足
- 登录相应平台检查 API 使用配额
- 考虑升级套餐或等待配额重置
4. 模型不可用
- 确认选择的模型在对应平台上可用
- 检查模型名称拼写是否正确
要启用其他 AI 模型提供商，需要修改 backend/Agents/utils.py 文件：
# 取消注释需要的模型配置
def _get_model_config(model_id: str) -> ModelConfig:
"""get model configuration"""
configs = {
# 启用 OpenAI 模型
"claude": ModelConfig("claude-sonnet-4-20250514", "anthropic"),
"gpt-4o-2024-08-06": ModelConfig("gpt-4o-2024-08-06", "openai"),
# 启用 Google Gemini
"gemini-2.5-pro": ModelConfig("gemini-2.5-pro", "google"),
# 启用 Moonshot
"kimi-k2-turbo-preview": ModelConfig("kimi-k2-turbo-preview", "moonshot"),
# 智谱 GLM (已启用)
"glm-4.6": ModelConfig("glm-4.6", "zhipu"),
"glm-4.5": ModelConfig("glm-4.5", "zhipu"),
"glm-4.5-air": ModelConfig("glm-4.5-air", "zhipu"),
# ... 其他模型
}
return configs.get(model_id, configs["glm-4.5-air"])重要提醒：
- 启用新模型后，需要设置对应的环境变量
- 重启应用以使配置生效
- 某些模型可能需要额外的依赖包
Knode/
├── main.py # 主启动程序
├── .env.example # 环境变量配置模板
├── .env # 环境变量配置 (从 .env.example 复制)
├── pyproject.toml # Python 项目依赖配置
├── uv.lock # Python 依赖锁定文件
├── backend/ # 后端代码
│ ├── app.py # Flask 应用主文件
│ └── Agents/ # AI 代理模块
│ ├── __init__.py
│ ├── langgraph_utils.py
│ └── utils.py # 模型配置文件
├── database/ # 数据库模块
│ ├── __init__.py
│ ├── database.py # 数据库管理
│ ├── optimized_database.py # 优化版数据库
│ └── migration_to_optimized.py # 数据库迁移脚本
├── frontend/ # 前端代码 (TypeScript + React)
│ ├── package.json # 前端依赖配置
│ ├── package-lock.json # 前端依赖锁定文件
│ ├── tsconfig.json # TypeScript 配置
│ ├── tsconfig.node.json # Node.js TypeScript 配置
│ ├── vite.config.ts # Vite 构建配置
│ ├── src/
│ │ ├── main.tsx # 应用入口
│ │ ├── components/ # React 组件
│ │ │ ├── App.tsx # 主应用组件
│ │ │ ├── FlowChart.tsx # 知识流程图组件
│ │ │ ├── NodeDetailView.tsx # 节点详情视图
│ │ │ ├── ConversationList.tsx # 对话列表
│ │ │ ├── RichContentRenderer.tsx # 富文本渲染器
│ │ │ └── ErrorBoundary.tsx # 错误边界组件
│ │ ├── services/ # API 服务
│ │ │ └── api.ts
│ │ ├── types/ # TypeScript 类型定义
│ │ │ └── index.ts
│ │ └── utils/ # 工具函数
│ │ ├── constants.ts
│ │ ├── contentRenderer.ts
│ │ └── treeUtils.ts
│ └── node_modules/ # 前端依赖包
├── static/ # 静态文件 (构建产物)
├── .venv/ # Python 虚拟环境
└── README.md # 项目说明
-
开始对话
- 在侧边栏设置系统消息和选择模型
- 在输入框中输入问题开始对话
-
查看流程图
- 对话内容会自动转换为可视化的流程图
- 每个问答对形成一个节点，支持分层展示
- 使用树形布局自动排列节点位置
-
深入探索
- 单击节点: 查看问答的详细内容
- 双击节点: 对该知识点进行深入探索
- 选择文本: 选择任意文本弹出探索按钮，点击进行针对性解释
-
对话管理
- 在侧边栏查看历史对话
- 支持加载、删除、重命名对话
- 自动保存对话历史
- 对话数据持久化存储
- Markdown 支持: 支持完整的 Markdown 语法，包括表格、列表、引用等
- 代码高亮: 自动识别和语法高亮代码块
- 数学公式: 支持 LaTeX 数学公式渲染
- 实时 Token 统计: 显示每个回答的 Token 使用情况
POST /api/init- 初始化 AI 助手POST /api/chat- 发送消息POST /api/reset- 重置对话
GET /api/conversations- 获取对话列表GET /api/conversations/{id}- 获取特定对话POST /api/conversations/{id}/load- 加载对话DELETE /api/conversations/{id}- 删除对话PUT /api/conversations/{id}/title- 更新标题GET /api/conversations/search?q={query}- 搜索对话
- 现代化设计: 采用毛玻璃效果和渐变背景
- 响应式布局: 支持不同屏幕尺寸
- 交互式流程图: SVG 渲染的知识网络图，支持树形布局
- 富文本展示: 支持代码高亮、LaTeX 公式、表格的完美渲染
- TypeScript 支持: 完整的类型安全和开发体验
后端:
- Python 3.7+
- Flask (Web 框架)
- SQLite (数据库)
- LangChain (AI 代理)
- 智谱 GLM / OpenAI API
前端:
- TypeScript (类型安全)
- React 18 (UI 框架)
- Vite (构建工具)
- KaTeX (数学公式渲染)
- Highlight.js (代码高亮)
- Marked.js (Markdown 解析)
- 支持添加新的 AI 模型
- 可扩展的知识节点类型
- 自定义的流程图布局算法
- 模块化的富文本渲染器
- 错误边界和异常处理
conversations: 对话基本信息conversation_nodes: 对话节点，支持树形结构- 优化的数据库索引和查询性能
- 支持数据迁移和版本管理
- 前端重构: 从 JavaScript 重构为 TypeScript，提升代码质量和开发体验
- 文本选择探索: 智能的文本选择探索功能，支持针对性知识挖掘
- 优化的渲染: 高效的知识树渲染算法，支持大规模对话数据
- 完整的错误处理: 前后端完整的错误边界和异常处理机制
本项目采用 MIT 许可证。详见 LICENSE 文件。
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