Revornix: Informationsmanagement-Tool mit eingebautem KI-Assistenten

Revornix ist ein Informationsmanagement-Tool für das KI-Zeitalter. Es ermöglicht den Nutzern, Informationen und Dokumente aus verschiedenen Quellen zu konsolidieren, mit ihnen zu interagieren und sie mit integrierten KI-Assistenten zu analysieren. Das Herzstück des Tools ist der MCP-Client (Multimodal Collaborative Processing), der die automatische tägliche Zusammenfassung der gesammelten Dokumente und Informationen zur Erstellung strukturierter Berichte unterstützt. Revornix ist ein Open-Source-Projekt, das es den Nutzern ermöglicht, es auf ihren eigenen Servern einzusetzen, um den Datenschutz zu gewährleisten. Es unterstützt die mandantenfähige Nutzung, d. h. mehrere Nutzer können ein System gleichzeitig nutzen und über ihre eigenen unabhängigen Dokumentendatenbanken verfügen. Gleichzeitig ermöglicht das Tool den Nutzern, den Zugang zu einer Vielzahl von großen Sprachmodellen anzupassen (die mit der OpenAI-Schnittstelle kompatibel sein müssen), so dass die Nutzer flexibel das geeignete KI-Modell für ihre eigene Verarbeitung von Dokumenteninhalten und Interaktion auswählen können.

Funktionsliste

• Plattformübergreifende Aggregation von InhaltenUnterstützt die zentrale Sammlung von Inhalten aus einer Vielzahl von Quellen, wie z. B. Nachrichtenseiten, Blogs, Foren usw. Derzeit wird eine Webversion angeboten, in Zukunft sollen auch iOS- und WeChat-Applets unterstützt werden.
• Dokumentenverarbeitung und VektorisierungMit Hilfe der multimodalen Makromodell-Technologie werden hochgeladene oder gesammelte Dokumente (z.B. PDF, Word, etc.) einheitlich in das Markdown-Format konvertiert, vektorisiert und dann in der Milvus-Vektordatenbank für die anschließende semantische Suche und Inhaltsanalyse abgelegt.
• Eingebauter intelligenter Assistent (MCP)Bietet einen KI-Assistenten mit integrierter Multimodal Co-Processing (MCP)-Technologie, der es Nutzern ermöglicht, mit ihren eigenen Dokumentenbibliotheken zu sprechen und direkt mit ihnen zu interagieren, wobei der Wechsel zwischen verschiedenen Sprachmodellen unterstützt wird.
• Multi-Mandanten-ArchitekturDas System unterstützt von Haus aus die Nutzung durch mehrere Benutzer, wobei jeder Benutzer über einen eigenen Dokumentenbereich und eine eigene Datenbank verfügt, so dass Datenisolierung und Datenschutz gewährleistet sind.
• Lokalisierung und Open SourceDer Projektcode ist vollständig quelloffen und alle Daten werden vom Benutzer lokal gespeichert, wodurch das Risiko eines Datenverlusts vermieden wird.
• Hochgradig anpassungsfähigUnterstützung der Benutzer bei der freien Konfiguration und dem Austausch des großen Back-End-Sprachmodells (LLM), solange das Modell mit der API-Schnittstelle von OpenAI kompatibel ist.
• Benutzerdefinierte BenachrichtigungBenutzer können Regeln festlegen, die es dem System ermöglichen, individuelle Benachrichtigungen per E-Mail, Telefon usw. zu versenden.
• Reaktionsfähige und mehrsprachige SchnittstelleDas System bietet sowohl für Computer- als auch für Mobiltelefonbenutzer sowie für chinesische und englische Benutzer eine gute Benutzererfahrung.

Hilfe verwenden

Revornix empfiehlt die Verwendung von Docker für die Bereitstellung, was die Konfiguration der Umgebung vereinfacht und die Benutzer schnell einsatzbereit macht.

Schneller Einstieg mit Docker (empfohlen)

1. Code-Repository klonen
   Zunächst muss der Revornix-Code von GitHub auf Ihren lokalen Computer oder Server geklont werden. Öffnen Sie ein Terminal (Befehlszeilentool) und führen Sie den folgenden Befehl aus:

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

   Wechseln Sie dann in das Projektverzeichnis:

   cd Revornix
   

2. Umgebungsvariablen konfigurieren
   Im Stammverzeichnis des Projekts befindet sich eine Datei namens envs der Vorlagen für die Konfigurationsdateien der Umgebungsvariablen enthält, die für jeden Dienst erforderlich sind. Sie müssen die Vorlagendateien (beginnend mit .example Endung) wird als formale Konfigurationsdatei kopiert.
   Führen Sie den folgenden Befehl aus:

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

   In den meisten Fällen müssen Sie nur einen Schlüsselparameter konfigurieren. Verwenden Sie einen Texteditor (z. B. vim vielleicht nano), um eine der Konfigurationsdateien zu öffnen, z. B. nano ./envs/.api.envfinden. SECRET_KEY Dieser Parameter. Sie müssen eine komplexe, zufällige Zeichenfolge festlegen, die als Schlüssel für die Benutzerauthentifizierung und -verschlüsselung verwendet werden soll.
   Wichtige Hinweise::SECRET_KEY Werte müssen in den Konfigurationsdateien aller Dienste exakt gleich gehalten werden, da sonst das Benutzerauthentifizierungssystem zwischen den Diensten nicht interoperabel ist, was zu Anmeldefehlern führt. Bei anderen Parametern können Sie die Standardwerte vorerst beibehalten, wenn es keine besonderen Anforderungen gibt.

3. Neue Dienste
   Nachdem Sie die Konfiguration der Umgebungsvariablen abgeschlossen haben, können Sie Docker Compose verwenden, um alle erforderlichen Images zu ziehen und alle Dienste mit einem Klick zu starten. Führen Sie es im Stammverzeichnis des Projekts aus:

   docker compose up -d
   

   diese -d Parameter lässt den Dienst im Hintergrund laufen.
   Der Startvorgang nimmt einige Zeit in Anspruch, da er mehrere Docker-Images herunterladen und mehrere Container wie Backend, Datenbank, KI-Modelldienst usw. nacheinander starten muss. Normalerweise muss man 3 bis 5 Minuten warten.

4. Zugang zu Frontend-Seiten
   Sobald alle Dienste erfolgreich gestartet wurden, können Sie sie in Ihrem Browser unter http://localhost um die Benutzeroberfläche von Revornix anzuzeigen und zu verwenden.
   zur Kenntnis nehmenAufgrund der langen Startzeit des Backend-Dienstes kann es vorkommen, dass eine Anfrage fehlschlägt oder Daten nicht geladen werden können, wenn Sie die Front-End-Seite zum ersten Mal öffnen. Dies ist normal. Sie können die Protokolle des zentralen Backend-Dienstes (api) überprüfen, um zu bestätigen, dass er mit dem folgenden Befehl bereit ist:

   docker compose logs api
   

   Wenn Sie ein Protokoll sehen, das besagt, dass der Dienst erfolgreich ausgeführt wurde, aktualisieren Sie die Front-End-Seite, und es wird funktionieren.

Manuelle Verteilungsmethode

Für Entwickler, die tiefere Anpassungen vornehmen oder die Systemarchitektur verstehen wollen, unterstützt das Projekt auch die manuelle Bereitstellung. Eine ausführliche Beschreibung des manuellen Bereitstellungsprozesses finden Sie in der offiziellen Dokumentation.

Anwendungsszenario

1. Persönliches Wissensmanagement
   Nutzer können Artikel, Blogs, eBooks und lokale PDF-Dokumente aus dem Internet in Revornix hochladen. Das System konvertiert und vektorisiert diese Dokumente automatisch in ein einheitliches Format. Die Nutzer können die benötigten Informationen schnell finden, indem sie mit dem eingebauten KI-Assistenten sprechen, oder den KI-Assistenten bestimmte Themen zusammenfassen und Berichte auf der Grundlage des Inhalts der gesamten Wissensdatenbank erstellen lassen.
2. Informationsaustausch und Zusammenarbeit im Team
   In einem Team können verschiedene Mitglieder gesammelte Brancheninformationen, Produktanalysen von Wettbewerbern, technische Dokumente usw. in Revornix hinterlegen. Da das System Multi-Tenancy unterstützt, kann jedes Mitglied seinen eigenen Bereich haben oder einen gemeinsamen Bereich einrichten. Manager können die tägliche Zusammenfassungsfunktion nutzen, um die Dynamik der Anliegen der Teammitglieder schnell zu verstehen, während Teammitglieder auch mit dem KI-Assistenten interagieren können, um schnell Antworten aus der Wissensbasis des Teams zu erhalten und die Effizienz der Zusammenarbeit zu verbessern.
3. Vertikale Informationsüberwachung
   Nutzer, die die Entwicklungen in bestimmten Bereichen (z. B. Finanzen, Technologie, Gesundheitswesen) über einen längeren Zeitraum verfolgen müssen, können Revornix nutzen, um Informationen aus verschiedenen Nachrichtenquellen und Foren zusammenzustellen. Durch die Einrichtung von Schlüsselwörtern und Benachrichtigungsregeln kann das System die Nutzer automatisch per E-Mail oder auf andere Weise benachrichtigen, wenn wichtige Informationen erscheinen, und eine tägliche Zusammenfassung der Hotspots erstellen, damit die Nutzer beim Filtern und Lesen der Informationen Zeit sparen.

QA

1. Wie unterscheidet sich Revornix von anderer Wissensmanagement-Software?
   Das Hauptunterscheidungsmerkmal von Revornix ist der integrierte MCP-Client (Multimodal Co-Processing) und die tiefe Integration mit dem Big Language Model. Es geht nicht nur um die Speicherung von Dokumenten, sondern um die "Interaktion" mit deren Inhalt. Sie können Ihrer Wissensdatenbank Fragen, Zusammenfassungen oder Analysen stellen, als ob Sie mit einem Menschen sprechen würden. Darüber hinaus ist es durch den offenen Quellcode und den lokalisierten Einsatz auch für datenschutzbewusste Nutzer bequemer.
2. Brauche ich ein eigenes KI-Modell, um Revornix zu verwenden?
   Nein. Revornix bietet selbst keine KI-Modelle an, hat aber ein offenes Rahmenwerk für den Modellzugang entwickelt. Benutzer können sich mit jedem Sprachmodelldienst verbinden, der mit der OpenAI API-Schnittstelle kompatibel ist, unabhängig davon, ob sie Modelle verwenden, die offiziell von OpenAI, anderen Drittanbietern oder ihren eigenen Open-Source-Modellen (z. B. Llama, Mistral usw.) bereitgestellt werden, die einfach konfiguriert und verwendet werden können.
3. Was ist MCP?
   MCP steht für "Multi-modal Co-pilot", was so viel bedeutet wie "Multi-modal Co-processing" oder "Multi-modal Co-driving". In Revornix steht es für einen intelligenten Assistenten, der mehrere Arten von Daten (z. B. Text, mögliche zukünftige Unterstützung für Bilder usw.) verstehen und verarbeiten kann und mit dem Benutzer interagiert. Er kann verschiedene Tools und Modelle aufrufen, um die Befehle des Benutzers zu erfüllen, z.B. Dokumente zusammenfassen, Fragen beantworten usw.
4. Gibt es hohe Serveranforderungen für den Einsatz von Revornix?
   Die Basisbereitstellung stellt keine allzu großen Anforderungen an den Server, aber wenn Sie mit einer großen Anzahl von Dokumenten arbeiten oder leistungsfähigere native KI-Modelle verwenden müssen, werden Sie einige Anforderungen an die CPU, den Arbeitsspeicher und die Grafikkarte des Servers stellen (insbesondere bei der Durchführung von KI-Berechnungen). Die offizielle Empfehlung lautet, Docker für die Bereitstellung zu verwenden, was die Probleme mit der Umgebungsabhängigkeit vereinfacht, aber der Server selbst muss immer noch die grundlegende Leistung haben, um Docker auszuführen.