🔥AI时代神器！Revornix让你的资讯管理效率翻倍！🚀

作者 : noise 发布时间： 2025-07-16

这是一个集合了文档知识库、智能解析、AI助手、mcp、用户专栏等功能的现代化工具

官网：https://revornix.com/zh

目前该工具还处于不断完善中，你可以访问官网来查看最新开发状态及加入官方社群,下方来源于官方介绍

功能特性

跨平台可用：当前支持网页端，后续将会支持iOS端APP和微信小程序。
一站资讯收集：一站式资讯收集，包括新闻、博客、论坛等。
文档转化&向量化存储：基于多模态大模型，将文件转化为Markdown，经过Embedding后存入行业top级别领先的milvus。
原生多租户：设计成了一个多租户系统，可以支持多个用户同时使用，并且每个用户都可以拥有自己的文档库，彼此独立。
本地化&开源：代码开源，所有数据均存储在本地，无需担心数据泄露问题。
智能助手&内置MCP：基于内置MCP的智能AI助手能够与你基于文档和其他工具进行对话，并支持多模型切换。
大模型无缝接入：内置模型接入口，你可以自由配置与选择想使用的大模型。（需要基于openai协议）
多语言&响应式：无论你是中文用户还是英文用户，无论你是使用手机还是电脑，都能获得良好的使用体验。

Docker 方式

克隆仓库到本地

git clone git@github.com:Qingyon-AI/Revornix.gitcd Revornix

环境变量配置

cp ./envs/.api.env.example ./envs/.api.envcp ./envs/.file.env.example ./envs/.file.envcp ./envs/.celery.env.example ./envs/.celery.envcp ./envs/.hot.env.example ./envs/.hot.envcp ./envs/.mcp.env.example ./envs/.mcp.envcp ./envs/.web.env.example .env

前往对应的环境变量文件配置，详情见环境变量配置篇章

💡

一般情况下，你仅仅只需要配置用户认证机制的SECRET_KEY这一参数，其他参数保持默认即可。注意不同服务的SECRET_KEY必须保持一致，否则会导致不同服务之间的用户认证体系无法互通。

docker 拉取必要仓库并启动

docker compose up -d

当所有服务均启动之后，访问 http://localhost 即可看到前端页面，注意由于后端服务启动时间较长，前端可能需要等待一段时间（正常情况下为 3-5 分钟左右）才能正常请求接口，可以通过docker compose logs api查看核心后端服务启动状态。

手动部署方式

除非你需要自己修改部分源码适配自定义功能，否则不建议使用这种。流程确实会比较复杂。

💡

强烈建议使用 conda 针对每个服务创建不同的 python 虚拟环境，因为不同服务之间的 python 依赖可能存在冲突。当然如果你有别的python虚拟环境管理工具，也可以使用别的。

克隆仓库到本地

git clone git@github.com:Qingyon-AI/Revornix.gitcd Revornix

环境变量配置

cp ./envs/.api.env.example ./api/.envcp ./envs/.file.env.example ./file-backend/.envcp ./envs/.celery.env.example ./celery-worker/.envcp ./envs/.hot.env.example ./daily-hot/.envcp ./envs/.mcp.env.example ./mcp-server/.envexport ENV=dev

前往对应的环境变量文件配置，详情见环境变量配置篇章

初始化一些必要的数据

cd apipython -m script.init_vector_base_datapython -m script.init_sql_base_data

安装并且启动基础服务

💡

如果你没有安装mysql和redis以及milvus，那么你需要手动在本地安装这些服务，并修改环境变量文件中的对应参数配置。考虑到这些属于比较麻烦且不重要的工作，我特地做了一个docker-compose-local.yaml文件，你可以直接使用这个文件下载并且启动这些服务。

⚠️

注意：如果你本地已经安装了其中的部分服务，请按照你的实际情况在docker-compose-local.yaml文件中关闭对应的服务配置，否则可能会引起一些意料之外的情况。

docker compose -f ./docker-compose-local.yaml up -d

启动核心后端服务

cd apiconda create -n api python=3.11 -ypip install -r ./requirements.txtfastapi run --port 8001

启动MCP服务端服务

cd mcp-serverconda create -n mcp-server python=3.11 -ypip install -r ./requirements.txtfastapi run --port 8003

启动热搜聚集服务

cd daily-hotpnpm i pnpm dev

启动文件后端服务

cd file-backendconda create -n file-backend python=3.11 -ypip install -r ./requirements.txtfastapi run --port 8002

启动 celery 任务序列

cd celery-workerconda create -n celery-worker python=3.11 -ypip install -r ./requirements.txtcelery -A common.celery.app.celery_app worker --loglevel=info --pool threads