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InsightFlow - Audio to Knowledge Graph Platform
InsightFlow 是一个音频转知识图谱平台,支持将音频、文档转换为结构化的知识图谱,并提供强大的分析和推理能力。
功能特性
Phase 1-3: 基础功能 ✅
- 音频上传与转录(阿里云听悟 ASR)
- 实体提取与关系抽取
- 知识图谱可视化(D3.js)
- 多文件图谱融合
- PDF/DOCX 文档导入
- 实体对齐与别名管理
- 项目知识库面板
Phase 4: Agent 助手与知识溯源 ✅
- AI 助手对话(RAG 问答)
- 实体操作指令执行
- 知识溯源(关系来源追踪)
- 实体悬停卡片
- 置信度提示
Phase 5: 高级功能 ✅
- 知识推理 - 因果/对比/时序/关联推理
- 时间线视图 - 实体演变追踪
- 实体属性扩展 - 自定义属性模板
- Neo4j 图数据库 - 复杂图查询、最短路径、社区发现
- 导出功能 - SVG/PNG/Excel/CSV/PDF/JSON
Phase 6: API 开放平台 ✅
- API Key 管理 - 创建、撤销、权限控制
- Swagger/OpenAPI 文档 - 在线 API 文档
- 限流控制 - 滑动窗口限流、调用统计
- 调用日志 - 详细调用记录和分析
技术栈
- 后端: FastAPI + SQLite
- 前端: 原生 HTML/JS + D3.js
- ASR: 阿里云听悟
- LLM: Kimi API
- 图数据库: Neo4j
- 文档处理: PyPDF2, python-docx
快速开始
本地开发
# 克隆仓库
git clone https://git.sivdead.cn/claw/insightflow
cd insightflow
# 安装依赖
cd backend
pip install -r requirements.txt
# 运行开发服务器
python -m uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
Docker 部署
# 构建镜像
docker build -t insightflow:latest .
# 运行容器
docker run -d \
-p 18000:8000 \
-v /opt/data:/app/data \
-e KIMI_API_KEY=your_key \
-e ALIYUN_ACCESS_KEY_ID=your_key \
-e ALIYUN_ACCESS_KEY_SECRET=your_secret \
-e INSIGHTFLOW_MASTER_KEY=your_master_key \
insightflow:latest
Docker Compose 部署(推荐)
# 启动所有服务(含 Neo4j)
docker-compose up -d
API 认证
从 Phase 6 开始,API 需要认证才能访问:
# 1. 创建 API Key(需要 Master Key)
curl -X POST http://localhost:18000/api/v1/api-keys \
-H "X-API-Key: your_master_key" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"name": "My App", "permissions": ["read", "write"]}'
# 2. 使用 API Key 访问受保护端点
curl http://localhost:18000/api/v1/projects \
-H "X-API-Key: ak_live_xxxxx"
API 文档
- Swagger UI: http://122.51.127.111:18000/docs
- ReDoc: http://122.51.127.111:18000/redoc
部署信息
- 服务器: 122.51.127.111:18000
- Neo4j: 122.51.127.111:7474 (HTTP), 122.51.127.111:7687 (Bolt)
- Git 仓库: https://git.sivdead.cn/claw/insightflow
开发状态
详见 STATUS.md
项目文档
许可证
MIT
Phase 7: 智能化与生态扩展 - 规划中 🚧
基于现有功能和用户反馈,Phase 7 聚焦智能化增强和生态扩展:
1. 智能工作流自动化 🤖
优先级: P0
- 定时任务自动分析新上传的音频/文档
- 自动实体对齐和关系发现
- 智能提醒(如发现新关联、实体冲突)
- Webhook 集成(支持飞书、钉钉、Slack 通知)
2. 多模态支持 🎬
优先级: P0
- 视频文件导入(提取音频 + 关键帧 OCR)
- 图片内容识别(白板、PPT、手写笔记)
- 多模态实体关联(同一实体在音频、图片、文档中的提及)
3. 协作与共享 👥
优先级: P1
- 项目分享(只读/可编辑链接)
- 评论和批注(在实体、关系、转录文本上添加评论)
- 变更历史(谁修改了什么,何时修改)
- 团队空间(多用户项目协作)
4. 智能报告生成 📊
优先级: P1
- 一键生成项目总结报告(PDF/Word)
- 实体关系网络分析报告
- 会议纪要和行动项提取
- 自定义报告模板
5. 插件与集成 🔌
优先级: P2
- Chrome 插件(网页内容一键导入)
- 飞书/钉钉机器人(群内直接分析音频)
- Zapier/Make 集成(连接 5000+ 应用)
- WebDAV 同步(与坚果云等网盘联动)
6. 高级搜索与发现 🔍
优先级: P2
- 全文搜索(跨所有转录文本)
- 语义搜索(基于 embedding 的相似度搜索)
- 实体关系路径发现(A 和 B 之间如何关联)
- 知识缺口识别(项目中缺失的关键信息)
7. 数据安全与合规 🔒
优先级: P1
- 端到端加密(敏感项目数据加密存储)
- 数据脱敏(自动识别并脱敏敏感信息)
- 审计日志(完整操作记录)
- GDPR/数据合规支持
8. 性能优化与扩展 ⚡
优先级: P2
- Redis 缓存层(热点数据缓存)
- 数据库分片(支持大规模项目)
- CDN 加速(静态资源全球加速)
- 异步任务队列(Celery + Redis)
Phase 7 开发进度
| 任务 | 状态 | 完成时间 |
|---|---|---|
| 1. 智能工作流自动化 | ✅ 已完成 | 2026-02-23 |
| 2. 多模态支持 | ✅ 已完成 | 2026-02-23 |
| 7. 插件与集成 | ✅ 已完成 | 2026-02-23 |
| 3. 数据安全与合规 | ✅ 已完成 | 2026-02-23 |
| 4. 协作与共享 | ✅ 已完成 | 2026-02-24 |
| 5. 智能报告生成 | ✅ 已完成 | 2026-02-24 |
| 6. 高级搜索与发现 | ✅ 已完成 | 2026-02-24 |
| 8. 性能优化与扩展 | ✅ 已完成 | 2026-02-24 |
Phase 7 全部完成! 🎉
实际完成时间: 2 周
Phase 8: 商业化与规模化 - 规划中 🚧
基于 Phase 1-7 的完整功能,Phase 8 聚焦商业化落地和规模化运营:
1. 多租户 SaaS 架构 🏢
优先级: P0
- 租户隔离(数据、配置、资源完全隔离)
- 自定义域名绑定(CNAME 支持)
- 品牌白标(Logo、主题色、自定义 CSS)
- 租户级权限管理(超级管理员、管理员、成员)
2. 订阅与计费系统 💳
优先级: P0
- 多层级订阅计划(Free/Pro/Enterprise)
- 按量计费(转录时长、存储空间、API 调用次数)
- 支付集成(Stripe、支付宝、微信支付)
- 发票管理、退款处理、账单历史
3. 企业级功能 🏭
优先级: P1
- SSO/SAML 单点登录(企业微信、钉钉、飞书、Okta)
- SCIM 用户目录同步
- 审计日志导出(SOC2/ISO27001 合规)
- 数据保留策略(自动归档、数据删除)
4. 运营与增长工具 📈
优先级: P1
- 用户行为分析(Mixpanel/Amplitude 集成)
- A/B 测试框架
- 邮件营销自动化(欢迎序列、流失挽回)
- 推荐系统(邀请返利、团队升级激励)
5. 开发者生态 🛠️
优先级: P2
- SDK 发布(Python/JavaScript/Go)
- 模板市场(行业模板、预训练模型)
- 插件市场(第三方插件审核与分发)
- 开发者文档与示例代码
6. 全球化与本地化 🌍
优先级: P2
- 多语言支持(i18n,至少 10 种语言)
- 区域数据中心(北美、欧洲、亚太)
- 本地化支付(各国主流支付方式)
- 时区与日历本地化
7. AI 能力增强 🤖
优先级: P1
- 自定义模型训练(领域特定实体识别)
- 多模态大模型集成(GPT-4V、Claude 3)
- 智能摘要与问答(基于知识图谱的 RAG)
- 预测性分析(趋势预测、异常检测)
8. 运维与监控 🔧
优先级: P2
- 实时告警系统(PagerDuty/Opsgenie 集成)
- 容量规划与自动扩缩容
- 灾备与故障转移(多活架构)
- 成本优化(资源利用率监控)
建议开发顺序: 1 → 2 → 3 → 7 → 4 → 5 → 6 → 8
预计 Phase 8 完成时间: 6-8 周
Description
Languages
Python
91.3%
HTML
6.7%
JavaScript
1.8%