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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。 用途说明 ☕ JDK ≥ 1.81.8 运行后端服务 MySQL ≥ 5.75.7 关系型数据库 Neo4j 4.x 4.4.40图数据库，用于知识图谱存储 # 安全认证模块│ ├─ qknow-websocket # WebSocket 实时通信模块├─ qknow-module-app/ # 知识应用模块├─ qknow-module-dm / # 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 : /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。
14210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。
31342编辑于 2025-09-06 - 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。 结语qKnow知识平台教育版的推出，是推动知识图谱与AI技术走进课堂、实验室与科研实践的重要一步。我们希望通过这一版本，降低教育与科研的技术门槛，让更多师生能够探索、学习并创造属于自己的智能知识系统。
16831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。
35021编辑于 2025-09-20 - 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。
258107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。 在保持核心知识管理能力的基础上，我们进一步打磨产品细节，优化开发与使用体验，为用户提供更加流畅、可靠的平台服务。 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。️ 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！
10221编辑于 2025-11-14 - 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
1.5K30编辑于 2022-09-20 AI 大模型知识管理平台：让企业知识“活”起来
基于 AI 大模型的知识管理平台正彻底改变这一现状，让知识真正流动起来，成为驱动企业创新的活水源头。图片什么是 AI 大模型知识管理平台？ 与传统知识库仅支持关键词搜索不同，AI 知识管理平台具备深度语义理解能力。 研发知识沉淀：对于技术型企业，研发过程中的经验和知识尤为宝贵。AI 知识管理平台可以自动整合技术文档、项目报告等资料，形成可随时查询的知识体系。 百度智能云的甄知平台支持对话式问答和阅读，将传统被动式的搜索知识转变为主动获取知识。技术选型考量：如何选择适合的平台？ 未来展望：从工具到生态的演进随着技术发展，AI 知识管理平台正从单一工具向生态化、智能化方向演进。未来，这些平台将更加注重知识自驱和智能推荐，实现从“人找知识”到“知识找人”的彻底转变。
21810编辑于 2025-10-11- 来自专栏灵墨AI探索室
入门Dify平台：知识库分析
今天，我们来简单了解一下 Dify 的知识库功能。其实，它并没有想象中那么复杂或难以操作。无论是 Dify 还是其他类似平台，都已经将知识库的功能封装得非常完善。 知识库知识库主要用于存储和管理各类业务问答、操作逻辑，甚至是公司内部的私密资料等内容。那么，如何将这些信息保存到知识库中呢？具体操作可参考下图所示的步骤：它支持多种文件格式，基本涵盖了我们的使用场景。 如图所示：测试当然，如果始终依赖大模型来测试知识库的准确性，成本将会相当高昂。此外，知识库本身也提供了专门的检索测试功能。 如图所示：若用户的问题未能匹配到相应的知识库片段，可在此处直接查看原因，并据此对知识库内容进行优化和调整。使用知识库可广泛应用于Agent、工作流以及ChatFlow等场景。 小结知识库的基本概念就为大家介绍到这里。简而言之，它就像是为大模型配备了一个“记事本”，当遇到不确定的问题时，模型会参考你提前提供的内容，并结合这些信息来更好地解答用户的疑问。
1.3K10编辑于 2025-03-21 - 来自专栏技术小白的奇思妙想
【玩转腾讯云】搭建知识分享平台
MM-Wiki 一个轻量级的企业知识分享与团队协同软件，可用于快速构建企业 Wiki 和团队知识分享平台。 部署方便，使用简单，帮助团队构建一个信息共享、文档管理的协作环境。 github地址 下载地址 特点 部署方便，基于 golang 编写，只需要下载对于平台下二进制文件执行即可。 快速安装程序, 提供方便的安装界面程序，无需任何手动操作。 支持文档全文搜索 效果 安装方法 Linux 平台 # 创建目录 $ mkdir mm_wiki $ cd mm_wiki # 以 linux amd64 为例，下载最新版本压缩包 # https Windows 平台 # 以 windows amd64 为例，下载最新版本压缩包 # https://github.com/phachon/mm-wiki/releases 自行下载 # 手动解压到当前目录
5.6K102发布于 2020-04-15 - 来自专栏APP源码开发
语音聊天源码平台开发小知识
现如今的社交平台中，语音聊天室仍然占据着一席之地，例如语音电台，主播可以在直播间中与给听众讲故事、唱歌，观众也可以申请上麦，与主播聊天互动。 主要实现的功能就是语音连麦，之前讲过很多直播源码平台的开发和功能，本篇我们来讲下语音聊天源码平台的开发逻辑是怎么样的。 语音聊天源码平台流程思维：A发送语音请求给B，A声音通过MIC被采集成PCM原始数据，然后经过编码压缩，再通过网络将编码后的音频数据传输出去；B端通过网络收到数据后进行解码处理，然后调用播放模块，进行音频数据的播放 语音聊天源码平台开发条件：Android SDK API Level ≥ 16，Android Studio 2.0 或以上版本，另外App 要求 Android 4.1 或以上设备。
64220编辑于 2023-08-15 - 来自专栏IT当时语_青山师_JAVA技术栈
JAVA编程基础（二）java平台知识概述
本节站在一个高屋建瓴的角度一览Java平台的组成部分。 开始之前 这一节是Java编程基础系列的入门途径。 本节学习目标 理解Java平台每部分组件的功能 理解Java语言的结构组成 逐步熟悉Java API文档 Java平台的组件 java平台组件由以下基本分组成 Java语言 跟其它编程语言一样，java JVM可运行在主流操作系统中，如windows和linux等，也适合在手机平台。 垃圾收集器 你不需要自己去管理内存分配，java平台提供了自主回收垃圾机制。 垃圾收集是java平台的一个基本特征。 JRE在很多平台适用。根据JRE许可条款，你可以在应用程序中自由使用JRE以提供一个平台给那些使用你开发出来的软件的用户，JDK中包含了JRE。
25820编辑于 2023-05-04 - 来自专栏qKnow知识平台
写给开发者的数据库设计规范指南（团队实战版基础篇）
该规范已在多个产品中落地实践，包括qKnow知识平台、qData数据中台、qModel模型管理平台等，成为统一的数据库设计标准。 二、数据库命名规范1.环境区分命名为保障开发、测试、生产环境的数据隔离与部署安全，数据库命名必须严格区分环境：开发库：[项目代号]_dev示例：qData_dev、qKnow_dev测试库：[项目代号] _test示例：qData_test、qModel_test生产库：[项目代号]_prod示例：qKnow_prod、qThing_prod⚠️注意：严禁在生产环境中直接使用_dev或_test后缀的数据库 示例：qData（千桐数据中台）、qKnow（千桐知识平台）、qAuth（统一身份认证平台）3.统一命名规则所有环境下的数据库命名格式必须统一，确保运维人员能快速识别环境类型。
44743编辑于 2025-11-14 构建知识驱动的软件工厂：主流平台评测与工程知识管理演进
工具评估：软件工厂视角下的知识平台能力对比 Gitee Wiki：强调工程一致性与流程闭环，支持与代码仓库、CI/CD、任务系统原生联动。 Confluence：Jira 生态下的知识平台，适合大型国际化项目，支持强插件生态与权限策略。但私有化部署成本较高，国内政企环境适配性不足。 实践案例：如何通过知识平台重构工程协作体系以某通信设备制造企业为例，在原有文档平台无法满足多团队并行开发与接口追溯需求后，引入 Gitee Wiki 建立知识中台。 能力趋势：知识系统不再只是文档工具未来的软件工厂，将对知识平台提出更高要求，其价值将体现在支撑研发、优化管理与形成资产三个方面：知识资产参与产品交付流程，成为接口文档、测试用例、部署规范等的结构化组成部分 AI 助手能力将常态化：包括内容生成、质量校验、语义推荐、自动索引与知识地图构建等，推动知识平台由“信息终点”转为“认知节点”。
19510编辑于 2025-05-26- 来自专栏黑光技术
译】平台工程: 入门所需的所有知识
平台工程: 入门所需的所有知识 数字平台正在形成一种提供服务和吸引用户的新方式。多亏了他们，才有可能为客户提供全渠道的体验，达到他们与公司互动的所有接入点。 平台工程：构建基础平台 当讨论数字平台时，首先要考虑的概念之一是平台工程，根据Gartner的定义， 这是构建和运营用于软件交付和生命周期管理的内部自助开发者平台(IDPs)的学科。 平台经济：寻找平台的价值 数字平台，特别是云平台的现象现在非常普遍，它创造了一个完整的经济，称为平台经济。有趣的是，云平台提供的模块化和灵活性使即使是小公司也能与更结构化的竞争对手竞争。 要进一步探索，请阅读我们博客上的这篇文章：平台经济:为什么你需要模块化IT架构。 平台公司：基于平台组织公司 上面提到的平台经济的主要参与者是平台公司，它们是围绕数字平台构建商业模式的公司。 平台团队的目的是确保其他团队在使用平台时尽可能获得无障碍和自助的体验：因此，平台团队必须专注于软件生命周期的所有方面。
30620编辑于 2023-09-01 AI大模型知识管理平台：让技术团队的“隐性知识”不再沉睡
图片而AI大模型知识管理平台，本质上是给技术团队的知识“装了个智能大脑”，它不是替代传统的文档工具，而是解决“知识怎么用”的问题。 AI平台能自动校验知识的时效性，比如代码仓库里用户认证接口的参数改了，它会对比旧文档，提醒你“这里有更新，是否同步文档内容？” 其实这也是AI平台的核心设计点：它是用“团队自己的知识”训练的，不是通用大模型那种“啥都懂但啥都可能错”。比如你问“我们项目用的是什么缓存框架？” 对技术团队来说，AI大模型知识管理平台不是“炫技工具”，而是实实在在的效率提升器：新人入职周期能从1个月缩到2周，老员工解决问题的时间能省一半，甚至团队里的“隐性经验”（比如某个老架构师的设计思路、某个资深测试的用例技巧 最后想问问大家：你们团队有没有过“知识找不到”“经验带不走”的烦恼？如果用AI平台，你最想先解决哪个知识管理问题？欢迎评论区聊聊～
11410编辑于 2025-10-10- 来自专栏旧云博客
各大搜索引擎站长平台（seo小知识）
，搜狗站长渠道简直很少更新，现在站长学院的知识分享还停留在17年，有点落寞! 神马站长平台：点我进入 五.必应站长平台 必应站长平台是微软搜索旗下必应搜索推出的站长平台，因为一些原因在国内使用的站长不多，连带必应搜索在国内市场也一般。 必应站长平台：点我进入 六.头条站长平台 头条站长平台是是查找行业新杀入的“黑马”头条查找推出的，因为上线不久，平台许多功能处于不完善状况，处于开发阶段，不过尽管刚入行，可是头条查找盯上就是业内的第一把交椅 头条站长平台:点我进入 七.谷歌站长平台 谷歌站长平台是全球最大搜索巨头谷歌推出的站长工具平台，跟百度站长平台一样功能基本很完善，算法更新也很频繁，虽然目前谷歌搜索退出了国内搜索市场，但是对于站长们来说 谷歌站长平台:点我进入（需要富强)
1.4K11发布于 2021-08-09 - 来自专栏从ORACLE起航，领略精彩的IT技术。
小知识：在Exadata平台上使用ExaWatcher收集信息
在非Exadata平台上，我们通常会使用DBA已经很熟悉的OSW，如果有不熟悉的朋友可以参考我之前的随笔初步了解OSW： OSW 快速安装部署 OSW Analyzer分析oswbb日志发生异常 而在Exadata 平台，我们使用ExaWatcher，本质上其实是一类东西，只是ExaWatch在OSW基础上又做了一些优化，引用Oracle官方blog的说法： ExaWatcher是专门针对Exadata数据库云平台而重新设计的 Exadata平台建议配置好互信，做Exachk巡检时也更方便（配好互信后，巡检时就只需输入交换机密码即可）。
95010编辑于 2021-12-13 - 来自专栏云计算linux
大数据平台应用 17 个知识点汇总
五、请问在大数据平台搭建过后，大数据平台的运维监控主要关注哪些? 大数据平台的运维监控主要包括硬件和软件层面，具体如下： 1、主机、网络、硬盘、内存、CPU等资源。 2、平台层面 主要监控平台各个组件的状态、负载情况，有异常及时报警。 如题，或者什么场景的的传统数仓适合转向大数据平台。转向大数据平台后都解决了什么样的问题，暴露出什么样的问题? 十六、企业级大数据平台如何选型? 现在，大数据平台基本特指Hadoop平台了，选型主要还是指Haoop管理平台。 相对来说，cloudera具有较大优势，市场占有率也较高，管理平台非常实用，对与平台管理人员来说是不可多得的好帮手 Hadoop现在已经是大数据的事实标准了，企业级大数据平台建议选择基于Hadoop开源的生态
35910编辑于 2024-12-19 - 来自专栏全栈程序员必看
万方数据知识平台 TFHpple +Xpath解析
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/116261.html原文链接：https://javaforall.cn
33720编辑于 2022-07-07
腾讯云开发者
