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
启动前端服务
cd webpnpm ipnpm dev
当你将所有服务均启动之后，访问 http://localhost:3000 即可看到前端页面
仪表盘
账户体系
由于Revornix原生支持多租户，也就是说，你的每个用户都可以拥有自己的账户，并且拥有自己的专栏。 如果你想，Revornix可以不仅仅是一个你自己的文档库，他可以是一个知识社区，而这也是我真正想最终打造成的样子—— 一个高质量的知识社区。 这也是我想花大精力上线云版本的原因之一，我想做一个范例出来，让知识的流转变得轻松简单。
用户主页
每个用户都有一个自己的主页，可以在这里看到TA的专栏列表。当前我只设置允许浏览头像、昵称、个性签名、专栏、粉丝以及关注，后续也会视情况进行一定改动。 
你可以关注TA，也可以在TA的专栏中留言。
账户设置
为了让社区体系更完整，我对应的开发了用户的账户设置体系，你可以点击界面左下角的用户头像->账户进入账户设置页面，在这里你可以设置自己的头像、昵称、个性签名。
文档
本系统支持多类型文档来源，当前支持如下：网站文档，速记文档，文件分析。 
文档收录
有多种收录文档、资讯的方式，其中最简单的方式也是最直白的方式就是通过网站端的增加文档。
文档解析引擎
在v0.2.0及之后的版本里，文档转化引擎将可以由用户自行决定，而不再局限于MinerU（文件）/Jina（网站）。具体配置页面入口在设置->引擎管理。
热搜
本项目的热搜集结功能基于DailyHotApi 
MCP
在v0.1.0及以后的版本，均已内部集成了MCP客户端，你可以通过设置中的MCP管理轻松配置MCP服务端。 
通知管理
现在你可以在设置页面内通过简单的配置将通知功能集成到你的系统中。 
注意你需要先配置通知源和通知目标。 
其中通知源是你的发送信息的源系统，比如邮件源、飞书、企业微信、Apple APNS、短信服务提供商等，通知目标则是你的接收信息的终端，比如飞书、企业微信、邮件、设备等。
自定义模型
本系统支持自定义模型，但注意当前仅支持符合openai协议的模型。 
Revornix AI
本项目内置集成了文档向量化和MCP客户端/服务端。 基于这一点，Revornix AI具备了主动思考并和你的文档交互的能力。同时也可以通过增加MCP Server接口的方式来和其他所有支持MCP的服务交互。
专栏
基础工作流程图 
