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qKnow 知识平台【开源版】安装与部署全指南
本文详细介绍 qKnow 知识平台开源版的安装与部署流程，涵盖环境准备、代码结构、数据库配置、DeepKE 知识抽取工具设置、以及前后端启动步骤。 / # 数据管理模块├─ qknow-module-ext/ # 知识抽取模块├─ qknow-module-kmc/ # 知识中心模块├─ qknow-module-system /neo4j-admin load --from=/opt/qknow/sql/neo4j/neo4j.dump --database=qknow --force修改配置文件（conf/neo4j.conf /neo4j start步骤 4：修改连接配置路径：qknow-framework/qknow-neo4j/src/main/resources/application-neo4j-dev.ymlneo4j : /qknow五、知识抽取工具配置（DeepKE）开源版采用 DeepKE-cnSchema 作为知识抽取引擎。
43210编辑于 2025-10-22 - 来自专栏qKnow知识平台
qKnow 知识平台【开源版】发布 1.0.0 版本，全面落地知识管理与智能抽取能力
2025 年 8 月 18 日，qKnow 知识平台 正式发布首个稳定版本 qKnow 1.0.0。 作为一款以 知识图谱 为核心的开源企业级知识平台，本次发布标志着知识管理与智能抽取能力的全面落地，为企业知识智能化管理与 AI 融合应用提供了坚实支撑。 qKnow 1.0.0 聚焦于 知识全生命周期管理 的核心功能建设，集成先进的知识抽取技术与直观的可视化探索能力，致力于打造企业级知识中枢，帮助用户构建语义明确、动态演化的知识图谱体系。 ⚙️ 系统管理：涵盖系统配置、用户权限、运行监控、日志审计与资源监控，保障平台稳定安全。 特别说明作为首个正式发布版本，qKnow 1.0.0 奠定了平台的核心架构与功能体系。 未来，qKnow 将持续迭代，进一步增强知识抽取、融合、推理等能力，推动企业知识管理与 AI 应用的深度融合。
49842编辑于 2025-09-06 - 来自专栏qKnow知识平台
qKnow 知识平台核心能力解析｜第 02 期：非结构化抽取能力全景
本期《qKnow知识平台核心能力解析》，我们将聚焦非结构化抽取能力，带你系统了解：qKnow是如何借助大模型技术，将“看得懂的文档”，转化为“用得上的知识图谱”的。一、什么是非结构化抽取？ 在qKnow中，非结构化抽取并不是“简单的信息识别”，而是：以图谱模型为约束以业务语义为导向以可追溯、可校验、可发布为目标为后续的知识图谱构建、智能问答、知识检索、推理分析等上层应用，持续提供高质量、可信任的知识供给 qKnow支持非结构化抽取任务的全流程精细化配置：自定义抽取任务名称，便于管理与追溯按需选择本次参与抽取的知识文件精准绑定图谱模型中的概念与关系明确抽取范围，避免无效、冗余或偏离业务语义的结果通过模型约束 qKnow将抽取结果以图谱可视化形式进行集中呈现：实体、关系一目了然支持人工审查与一键修改快速修正个别偏差，避免整体返工更重要的是，系统支持实体溯源能力：可查看每条知识对应的原始文本分段精准定位来源文件确保每一条知识 下期预告下一期《qKnow知识平台核心能力解析》，我们将带来更偏技术向的深度内容：《基于DeepKE，如何进行非结构化抽取》从底层框架、能力选型到工程实践，带你深入理解qKnow非结构化抽取背后的技术实现逻辑
10321编辑于 2026-01-23 - 来自专栏qKnow知识平台
qKnow知识平台教育版助力教学与科研创新——让知识图谱与 AI 教育更可及
为了让这些技术更易于学习与使用，qKnow团队推出了知识平台教育版——面向学生、教师和教育机构的专属版本，帮助大家更轻松地开展知识图谱与AI实践教学与研究。 简介qKnow知识平台教育版面向教育场景，提供知识图谱构建、智能检索、RAG应用开发等核心能力，帮助师生在教学、科研与创新项目中高效使用AI技术。 无论是课堂实验、论文研究，还是创新实践课程，qKnow都能成为智能知识管理与学习的基础平台。 教育应用价值对学生通过qKnow平台，可以更直观地理解知识图谱与AI的核心原理，快速开展实验、报告或科研性项目，提升数据与知识建模能力。 4️⃣技术与教学服务面向教育用户，平台提供定期的培训与技术交流活动，包括：教师与研究人员能力提升研讨；教育项目实践案例分享；平台功能学习与使用指导。
35531编辑于 2025-11-07 - 来自专栏qKnow知识平台
qKnow知识平台完整功能清单｜开源版 vs 商业版全景解析，打造企业智能知识中枢
从知识抽取到图谱构建，从智能问答到AI写作。qKnow 知识平台商业版 已经梳理出 8 大核心功能模块、30+ 项关键能力，覆盖知识构建、治理、应用与 AI 融合的全链路。 这篇文章，将带你快速洞察 qKnow 的能力全景。 核心定位：不止是知识图谱，更是 AI 原生的知识底座qKnow 以 知识图谱 为核心，但我们的目标从未止步于“可视化查关系”。 与图谱互补：结合三元组存储与语义索引，实现结构化与非结构化知识的统一管理。应用支撑：为 智能问答、写作、推荐 提供坚实底座。 知识库与知识图谱并行，是 qKnow 的 双核心引擎。3. 我们发布 qKnow 知识平台商业版完整功能清单表格，详细列出每一项能力的状态、适用场景与技术细节。无论你是 技术选型者、架构师，还是对知识智能感兴趣的开发者，这份清单都值得收藏。 它允许用户将自行在 Dify 等低代码 AI 工作流平台构建的智能化流程，无缝接入 qKnow，实现“一次构建，多端调用，动态协同”的智能应用新模式。
81422编辑于 2025-09-20 - 来自专栏qKnow知识平台
知识图谱产品如何实现自然语言查询？深入解析 qKnow 知识平台商业版 2.1.0
在2.1.0版本中，我们重新设计了知识检索、图谱可视化和底层数据库适配框架。新增语义检索引擎、多布局图谱渲染、时序视图、图谱概览与丰富的知识管理能力，使qKnow具备更高的扩展性和更强的智能检索表现。 qKnow知识平台商业版2.1.0正是针对这些高频痛点进行的一次系统级进化。本次更新的核心能力1️⃣全面升级的知识管理能力事件管理：让知识按时间“讲故事”在新版中，事件成为一级知识对象。 4️⃣新一代知识检索体系：从“查数据”进化为“问知识”这是2.1.0最大的升级亮点。⭐语义检索：一句话就能搜（核心亮点）只需像聊天一样提问：“2024年国家发布了哪些药品监管政策？” ➕智能推荐对用户问题进行语义扩展后，给出：相关知识片段推荐问答高相似问题5️⃣适配ArangoDB，配置级切换图数据库qKnow2.1.0引入通用图数据库抽象层，可以：使用Neo4j使用ArangoDB ↔ArangoDB无缝衔接✨结语qKnow2.1.0不仅是一次版本迭代，更是“知识智能化”方向上的一次跃迁。
24510编辑于 2025-12-11 - 来自专栏qKnow知识平台
qKnow 知识平台核心能力解析｜第 01 期：知识图谱怎么建才不乱？先把图谱模型设计清楚
在qKnow知识平台中，我们始终坚持一个原则：没有模型的知识，就像没有骨架的身体——信息再多，也无法形成真正可用的“智能”。 本期内容，我们将以实际操作为线索，带你系统了解：在qKnow中，如何从业务目标出发，构建一个高质量、可持续演进的图谱模型，为后续的结构化抽取、智能问答与推理分析打下坚实基础。一、什么是图谱模型？ 在qKnow知识平台中，这三个问题分别对应了三类核心配置能力：概念配置：定义“有什么”属性配置：定义“长什么样”关系配置：定义“彼此如何连接”只有先把这套“骨架”设计清楚，后续的知识抽取、存储和应用，才能有序展开 三、新增图谱模型在明确构建目标后，即可在qKnow中新增图谱模型。 只有先把这张“骨架”搭建好：结构化抽取才能更精准非结构化抽取才能更稳定智能问答和推理分析才能真正可用在qKnow中，图谱模型不仅是一种配置能力，更是一种帮助企业把知识“想清楚、搭清楚、用起来”的方法论。
15200编辑于 2026-01-19 - 来自专栏qKnow知识平台
全面进化，智启新篇｜qKnow 知识平台商业版 2.0 正式发布：打造企业级“图谱 + 向量”双引擎智能知识中枢
2025年10月31日，千桐科技正式发布 qKnow 知识平台商业版 2.0。 平台简介qKnow 知识平台 是一款以知识图谱为核心、融合向量知识库的开源企业级智能知识平台，致力于构建“结构化 + 非结构化”一体化的知识中枢。 平台深度融合知识工程与大模型技术，集成了知识抽取、知识融合、知识推理等核心能力，支持从结构化数据库与非结构化文档中高效提炼知识，帮助企业构建语义清晰、动态演进、可追溯、可管控的智能知识体系。 面向未来的知识智能平台qKnow 2.0 不仅是一款知识图谱平台，更是一个驱动企业知识智能化的“新操作系统”。 即刻体验 qKnow 2.0qKnow 商业版 2.0 已全面开放试用！无论您希望构建企业知识中枢、打造智能客服底座，还是实现文档自动生成与智能审查，qKnow 都将为您提供坚实、可扩展的支撑。
702107编辑于 2025-11-01 - 来自专栏qKnow知识平台
知识图谱平台 qKnow 开源版 v1.0.3 重磅更新：支持 Docker Compose 一键部署，聚焦稳定性提升
qKnow知识平台开源版v1.0.3作为首个正式版本后的重要迭代版本，聚焦系统稳定性提升、部署体验优化与关键问题修复。 通过标准化的容器编排配置，开发者和运维人员能够快速启动完整的qKnow平台，显著提升部署效率。️ 数据初始化优化更新Neo4j图数据库的初始化数据文件，为新部署的实例提供更加完整、规范的初始知识结构，为知识图谱的构建奠定坚实基础。 qKnow知识平台开源版v1.0.3的发布是我们持续打磨产品、深入贴近用户需求的重要里程碑。 未来，我们将继续致力于知识抽取精度提升、图谱推理能力增强与多源数据融合等核心方向的研发，打造更加智能、开放的企业级知识中枢。立即升级，体验更稳定、更便捷的qKnow知识平台！
24721编辑于 2025-11-14 - 来自专栏qData数据中台
智能平台体系全景解密：数据中台、智能体构建平台、算法模型平台与知识图谱等10张架构图，构建企业级AI底座
本文精选了10张核心架构图，深度解读数据中台、智能体构建平台、算法模型平台与知识图谱等关键组件的协同机制。 我们构建了以qData数据中台、qThing物联网平台为基石，以qKnow知识平台、qBrain大模型平台为核心引擎，辅以qLabel数据标注、qModel算法模型与qAuth统一认证的完整生态。 04.知识中枢：从文档到智能应用在AI时代，知识是核心竞争力。qKnow行业深度场景AI能力构建平台，不是简单的RAG或Bot工具，而是一套完整的解决方案孵化平台。 qKnow基于统一的知识架构，完成了从模型接入到知识沉淀，再到应用生成的全过程。它向下承接qData的高质量数据，向上支撑行业AI应用的落地，是企业级AI能力体系的知识中枢。 05.解决方案：构建可持续演进的知识体系qKnow的价值在于将知识、能力与行业场景深度融合。通过构建可持续演进的行业知识体系，qKnow能够将海量的行业文档、规则与经验沉淀为可复用的资产。
27721编辑于 2026-04-12 - 来自专栏qKnow知识平台
qKnow 知识平台商业版 v2.1.1 正式发布：聚焦图谱问答、抽取可观测性与体验优化
我们很高兴地宣布，qKnow知识平台商业版v2.1.1已正式发布。 本次更新围绕知识图谱与语义检索能力的深度增强、抽取任务全流程可观测性提升以及系统体验与性能的全面优化三大方向展开，旨在为用户提供更稳定、高效、一致的知识管理与智能问答体验。 更重要的是，本次版本引入了图谱问答（GraphRAG）能力：用户可在问答时选择指定的知识图谱作为回答依据；支持同时调用知识图谱与知识库进行联合问答，进一步提升答案的准确性与权威性。 UI/UX方面也进行了统一规范：登录页全面焕新，Banner强化视觉焦点，Slogan更新为“qKnow知识平台”，验证码与系统文案样式同步优化；首页对接真实数据，修复公告显示Bug，并新增新用户引导流程 我们期待这一版本能更好地支撑企业在知识治理、智能服务与决策支持等方面的深入应用。
22710编辑于 2025-12-29 - 来自专栏qKnow知识平台
qKnow 知识平台商业版 v2.6.1 正式发布：移除对第三方 LLM 应用框架的依赖，一次真正走向自主可控的里程碑升级
不是一个Demo，而是要长期服务企业与行业的知识平台。 一、知识库能力全面剔除第三方框架依赖1️⃣本地化向量数据库：引入Weaviate在qKnow知识平台商业版v2.6.1中，我们完成了向量检索能力的自主化重构：本地搭建Weaviate向量数据库文档上传后进行拆分 “拼装结果”，而是围绕qKnow自身知识体系与业务场景深度优化的原生能力。 它的意义在于：打牢长期演进的技术底座满足政企与行业场景对自主可控的核心要求为后续更复杂的知识推理、智能体、行业模型奠定基础从这一版本开始，qKnow不再依赖外部框架“替我们思考”，而是真正成为一个可以持续生长的知识与智能平台 如果你关心的是：企业级知识库如何真正落地大模型如何与业务深度结合AI系统如何长期可控、可演进那么，qKnow知识平台商业版v2.6.1，是一个值得关注的起点。欢迎体验，也欢迎交流。
12111编辑于 2026-02-02 - 来自专栏qKnow知识平台
qKnow 知识平台商业版 v2.6.2 发布：重构知识融合，上线 AI 工作流配置中心，视觉和交互效果升级
②全场景多屏适配qKnow商业版现已实现对企业主流办公显示环境的无死角适配，确保在不同设备上获得一致的交互体验：覆盖设备类型：完美支持笔记本电脑、台式机独立显示器及苹果电脑显示器。 分辨率自适应：自动适配多种分辨率标准，包括：基础分辨率：1280×800主流分辨率：1920×1080(FHD)高清分辨率：2560×1440(2K)超清分辨率：3840×2160(4K)③非结构化抽取能力升级新增属性抽取功能 知识库管理：重新布局“知识文件”页面的操作按钮，解决位置不合理问题，使其更符合人体工学操作习惯。知识抽取：调整抽取结果右侧属性信息的标题样式，提升可读性。 4.升级建议鉴于本次更新涉及到底层知识融合逻辑的重构以及多项稳定性修复，我们建议所有商业版用户尽快安排升级。对于知识治理团队：新的融合撤回机制和属性抽取功能将显著提升数据处理的准确性和效率。 如有任何技术疑问或需要协助升级，请联系qKnow技术支持团队或您的客户成功经理。感谢使用qKnow知识平台！我们将继续致力于构建更稳定、更易用、更智能的企业级知识中枢。如有任何建议，欢迎反馈。
15111编辑于 2026-03-05 - 来自专栏全栈程序员必看
知识库 平台_平台开发
入园这么些天了，今天搭建了一套知识库系统，使用效果还不错，分享一些过程经验。 搭建准备： 软件系统：WCP4.3免费版 （免费开源，支持Windows，使用简单，有傻瓜式一键安装包-win平台) 服务器：WINSERVER2012R2 （公司一台
1.6K30编辑于 2022-09-20 - 来自专栏qKnow知识平台
彻底解决 x86/ARM 双构建烦恼：Maven + Docker Buildx 的自动化镜像体系落地经验
我们在qData数据中台、qKnow知识平台等产品的交付体系中也长期遇到类似困扰。 4.镜像内已同时支持达梦/MySQL，无需重新打包镜像采用了双数据库适配模式：内置配置自动检测DB类型支持MySQL与国产达梦切换数据库不需要重新构建大幅提升交付灵活性。 6.自动生成多架构manifest，用户拉镜像无需关心平台构建中自动生成manifest：展开代码语言：TXTAI代码解释dockermanifestcreate...最终用户执行：展开代码语言：TXTAI 三、落地成效：已在多个产品全面使用这套体系目前已全面应用于：qData数据中台qKnow知识平台qModel算法模型平台qThing物联网平台交付效率提升超过200%，从“人工打包+多人协作+易错”变为 的一体化设计，我们实现了：x86/ARM一次构建加密流程自动化构建&推送流水线固化统一版本号管理多产品、多环境可复用Dockermanifest自动生成更稳定、更快速的交付体系目前这套方案已在公司内部多个平台稳定运行
43921编辑于 2025-12-03 - 来自专栏柠檬先生
zepto 基础知识(4)
61.prev prev() 类型：collection prev(selector) 类型：collection 获取对相集合中每一个元素的钱一个兄弟节点，通过选择器来进行过滤 62.prev prev() 类型：collection prev(selector) 类型：collection 获取对象集合中每一个元素的前一个兄弟节点，通过选择器用来进行过滤。 63.prop prop(name) 类型：valu
975100发布于 2018-01-19 golang基础知识(4)
goCopy codenumbers := []int{1, 2, 3, 4, 5}for index, value := range numbers { fmt.Printf("Index: % func main() {http.HandleFunc("/", handler)http.ListenAndServe(":8080", nil)}这些基础知识点涵盖了Golang中一些更深入的概念
20910编辑于 2024-02-01- 来自专栏c++与qt学习
项目知识盲区整理4
项目知识盲区整理4 常用富文本编译器集合 常用图表插件 常用字体插件 验证码 element jwt 跨域--origin请求头 非Controller层通过RequestContextHolder.getRequestAttributes
61710编辑于 2021-12-07 - 来自专栏mysql
mysql基础知识（4）
SMALLINT：2字节整数，范围-32768到32767（无符号0到65535） MEDIUMINT：3字节整数，范围-8388608到8388607（无符号0到16777215） INT或INTEGER：4字节整数 float是单精度浮点数，占用4个字节的存储空间，适用对精度要求不高，节省存储空间的场合 double是双精度浮点数，占用8个字节的存储空间，适用需要高精度计算的场合 定点 DECIMAL或NUMERIC 可变长度的二进制字符串 TINYBLOB：最大长度255的二进制字符串 BLOB：最大长度65,535的二进制字符串 MEDIUMBLOB：最大长度16,777,215的二进制字符串 LONGBLOB：最大长度4,294,967,295 4、GROUP BY GROUP BY 子句将具有相同值的行分组。这通常与聚合函数（COUNT、SUM、AVG等）一起使用，以对分组数据执行计算。该子句是根据指定的列将数据组织到群组中。 3.分析器，这里对sql语句进行解析，根据关键字识别是什么样的sql，然后判断这条sql是否有语法错误，如果有则会报错：You have an error in your SQL syntax 4.优化器
1.1K10编辑于 2025-03-06 - 来自专栏全栈程序员必看
mt4平台如何下载_mt4交易平台
虽然目前市面上流行着多种mt4平台，优质型的不少，但也不乏“山寨版”，后者多为不法平台为了恶意操纵显示的行情以坑骗投资者的资金而自主研发的，危害性极大。那mt4平台哪个比较好用更安全呢？ 务必要留意其下载渠道的正规性，通常，正规安全有监管的平台具有好的市场口碑，能提供更可靠的投资环境，其专有的mt4平台是为安全的下载渠道。 投资者除了要知道mt4平台哪个比较好用更好之外，还应充分了解下载何种软件更利于我们顺畅交易。 考虑到当前国际金价的起伏波动较大，报价极快，建议优先下载网络连通性强的mt4平台，这样才能更及时地获取最新实时行情，也才能在进行买进、卖出等操作时更流畅无阻。 而在这一点上，于全球各地都设有服务器的MT4无疑具有无可比拟的优势。 简单来说，最好是通过正规渠道进行下载安装MT4，这样才能避免遭遇劣质软件。
1.1K20编辑于 2022-09-21
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