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**Translations:** [English](../../../README.md) · [Français](../fr/README.md) · [Deutsch](../de/README.md) · **简体中文** · [日本語](../ja/README.md) · [Русский](../ru/README.md) · [עברית](../he/README.md) · [한국어](../ko/README.md) · [Español](../es/README.md) · [Português](../pt/README.md) · [Türkçe](../tr/README.md) · [Tiếng Việt](../vi/README.md) · [Italiano](../it/README.md)

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<a href="https://www.pipeshub.com"><img src="https://raw.githubusercontent.com/pipeshub-ai/media-assets/refs/heads/main/images/pipeshub-logo.svg" alt="PipesHub" width="280"/></a>

<h3>开源的职场 AI 平台</h3>

<p>
  <a href="https://www.pipeshub.com/">官网</a> ·
  <a href="https://docs.pipeshub.com/">文档</a> ·
  <a href="https://discord.com/invite/K5RskzJBm2">Discord</a> ·
  <a href="https://plum-myrtle-9f7.notion.site/Pipeshub-s-Product-Roadmap-33841c164f54803a9989fd0fdbfdb1ee">路线图</a>
</p>

<a href="https://trendshift.io/repositories/14618"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/14618" alt="PipesHub on Trendshift" height="40"/></a>

<p>
  <a href="https://opensource.org/licenses/Apache-2.0"><img src="https://img.shields.io/badge/License-Apache%202.0-blue.svg" alt="License"></a>
  <a href="https://github.com/pipeshub-ai/pipeshub-ai/releases"><img src="https://img.shields.io/github/v/release/pipeshub-ai/pipeshub-ai?color=success&amp;label=release" alt="Release"></a>
  <a href="https://hub.docker.com/r/pipeshubai/pipeshub-ai"><img src="https://img.shields.io/docker/pulls/pipeshubai/pipeshub-ai?logo=docker&amp;logoColor=white" alt="Docker Pulls"></a>
  <a href="https://discord.com/invite/K5RskzJBm2"><img src="https://img.shields.io/discord/1359557598222745670?label=Discord&amp;logo=discord&amp;logoColor=white" alt="Discord"></a>
  <img src="https://img.shields.io/github/last-commit/pipeshub-ai/pipeshub-ai" alt="Last commit">
  <img src="https://img.shields.io/github/commit-activity/m/pipeshub-ai/pipeshub-ai" alt="Commits per month">
  <a href="https://github.com/pipeshub-ai/pipeshub-ai/issues">
    <img src="https://img.shields.io/github/issues/pipeshub-ai/pipeshub-ai" alt="GitHub issues">
  </a>
  <a href="https://github.com/pipeshub-ai/pipeshub-ai/pulls">
    <img src="https://img.shields.io/github/issues-pr/pipeshub-ai/pipeshub-ai" alt="GitHub pull requests">
  </a>
  <a href="https://github.com/pipeshub-ai/pipeshub-ai/stargazers">
    <img src="https://img.shields.io/github/stars/pipeshub-ai/pipeshub-ai" alt="GitHub Repo stars">
  </a>
  <br/>
  <a href="https://x.com/PipesHub"><img src="https://img.shields.io/twitter/follow/PipesHub?style=social" alt="Twitter"></a>
  <a href="https://www.linkedin.com/company/pipeshub"><img src="https://img.shields.io/badge/LinkedIn-PipesHub-blue?logo=linkedin&amp;logoColor=white" alt="LinkedIn"></a>
  <br/>
  <img src="https://img.shields.io/badge/-d0d0d0?style=flat" width="40%" height="1" alt="" />
  <br/>
  <a href="https://www.npmjs.com/package/@pipeshub-ai/sdk"><img src="https://img.shields.io/npm/v/@pipeshub-ai/sdk?logo=npm&amp;logoColor=white&amp;label=node%20sdk" alt="Node.js SDK" /></a>
  <a href="https://pypi.org/project/pipeshub-sdk/"><img src="https://img.shields.io/pypi/v/pipeshub-sdk?logo=python&amp;logoColor=white&amp;label=python%20sdk" alt="Python SDK" /></a>
  <a href="https://github.com/pipeshub-ai/pipeshub-sdk-go"><img src="https://img.shields.io/github/v/release/pipeshub-ai/pipeshub-sdk-go?logo=go&amp;logoColor=white&amp;label=go%20sdk" alt="Go SDK" /></a>
  <a href="https://www.npmjs.com/package/pipeshub"><img src="https://img.shields.io/npm/v/pipeshub?logo=npm&amp;logoColor=white&amp;label=mcp" alt="MCP" /></a>
</p>

</div>

<h2 id="about-pipeshub">PipesHub —— 可解释、可扩展</h2>

<strong>[PipesHub](https://www.pipeshub.com/)</strong> 是一个开源、可自托管的 AI 原生执行层，它连接企业知识、提供带引用的可解释搜索，并跨各类系统实现工作流自动化。


## 功能特性

- 📝 **可解释的答案：** PipesHub 提供有据可依的答案，并精确引用到原始文档中的具体段落。
- 🔒 **权限感知搜索：** 强制执行数据源级别的访问控制，用户只能看到其有权访问的内容。
- 🕸️ **知识图谱检索：** 基于图谱的检索，捕捉企业数据之间的关联关系。
- 🔌 **企业级连接器：** 开箱即用的 30 多个连接器，支持实时和定时索引。
- 🔍 **统一搜索、深度研究与智能体：** 在同一上下文层上实现搜索、问答、深度研究、网页搜索与 AI 智能体。
- 📊 **工件与代码执行：** 在安全的执行沙箱中生成报告、图表和仪表盘。
- 🎙️ **多模态支持：** 理解图像、图表和扫描文件，并支持基于语音的交互。
- 🤖 **无代码智能体与动作：** 可视化构建智能体，并跨企业工具执行动作。
- 🧠 **自带模型，完全可自托管：** 支持任意 LLM 提供商，部署在你的 VPC 中——数据永不离开你的基础设施。
- 🛠️ **开发者优先、可扩展：** 提供 API、SDK、MCP 工具、自定义连接器，以及可独立扩展的服务。

## PipesHub 实战演示

### 连接器
<img src="https://raw.githubusercontent.com/pipeshub-ai/media-assets/main/gif/Connector%20Setup%20and%20Query%20with%20Connectors.gif" alt="Connectors" width="100%"/>

### 引用
<img src="https://raw.githubusercontent.com/pipeshub-ai/media-assets/main/gif/Citation%20through%20chat.gif" alt="Citations" width="100%"/>

### 所有记录
<img src="https://raw.githubusercontent.com/pipeshub-ai/media-assets/main/gif/All%20Records%20Demo.gif" alt="All Records" width="100%"/>

### 知识搜索
<img src="https://raw.githubusercontent.com/pipeshub-ai/media-assets/main/gif/Knowledge%20Search%20Demo.gif" alt="Knowledge Search" width="100%"/>

## 连接器

<p align="center">
<a href="https://pipeshub.com/connectors"><img src="https://raw.githubusercontent.com/pipeshub-ai/media-assets/main/images/Github%20Connector%20Readme.png" alt="PipesHub Connectors" width="900"/></a>
</p>

## 支持的文件格式

| 格式 | 详情 |
|--------|---------|
| PDF | 包括扫描版 PDF |
| Docx / Doc | Microsoft Word |
| XLSX / XLS | Microsoft Excel |
| PPTX / PPT | Microsoft PowerPoint |
| CSV | 逗号分隔值 |
| Markdown | .md 文件 |
| HTML | 网页 |
| Text | 纯文本文件 |
| Google Docs、Sheets、Slides | Google Workspace 格式 |
| 图像 | PNG、JPG 等 |
| 音频 | 音频文件 |
| 视频 | 视频文件 |

## 技术栈

### 前端

| 技术 | 说明 |
|-----------|-------------|
| Next.js | App Router 界面（客户端渲染的 React） |
| TypeScript | 强类型的 JavaScript 超集 |
| Radix UI Themes | 无障碍的组件原语与样式 |
| Zod | 模式校验与解析 |
| React Hook Form | 灵活的表单状态管理 |

### 后端

| 技术 | 说明 |
|-----------|-------------|
| FastAPI | 高性能的 Python Web 框架 |
| LangChain | 用于 LLM 流水线的框架 |
| LangGraph | 用于 LLM 工作流的状态图 |
| Qdrant | 向量相似度搜索引擎 |
| Neo4j / ArangoDB | 图数据库 |
| Kafka / Redis Streams | 分布式事件流平台 |
| Redis | 缓存 |
| Redis / etcd3 | 分布式键值配置存储 |
| Celery | 分布式任务队列系统 |
| Docling | 文档解析与抽取工具包 |
| PyMuPDF | PDF 处理库 |
| pandas | 数据分析与处理 |

## 🚀 部署指南

PipesHub（职场 AI 平台）可以在本地运行，也可以使用 Docker Compose 部署到云端。
**注意**：如果你将 PipesHub 部署在云服务器上，请确保使用 HTTPS 端点。PipesHub 会执行更严格的安全检查，当应用通过 HTTP 提供服务时，浏览器会拦截某些请求。
你可以使用 Cloudflare、Nginx 或 Traefik 等反向代理来终止 SSL/TLS 并提供有效的 HTTPS 证书。
如果你在通过 HTTP 访问已部署的 PipesHub 时看到白屏，这很可能就是原因。由于更严格的安全检查，前端将拒绝加载。

---

### 📦 生产环境部署

```bash
# Clone the repository
git clone https://github.com/pipeshub-ai/pipeshub-ai.git

# 📁 Navigate to the deployment folder
cd pipeshub-ai/deployment/docker-compose

# Set Environment Variables
> 👉 Set Environment Variables for secrets, passwords, and the public URLs of the **Frontend** and **Connector** services
> _(Required for webhook notifications and real-time updates)_
> Refer to env.template

# 🚀 Start the production deployment
docker compose -f docker-compose.prod.yml -p pipeshub-ai up -d

# 🛑 To stop the services
docker compose -f docker-compose.prod.yml -p pipeshub-ai down
```

### 📦 开发环境构建部署

```bash
# Clone the repository
git clone https://github.com/pipeshub-ai/pipeshub-ai.git

# 📁 Navigate to the deployment folder
cd pipeshub-ai/deployment/docker-compose

# Set Optional Environment Variables
> 👉 Set Environment Variables for secrets, passwords, and the public URLs of the **Frontend** and **Connector** services
> _(Required for webhook notifications and real-time updates)_
> Refer to env.template

# 🚀 Start the local build deployment
docker compose -f docker-compose.build.neo4j.yml -p pipeshub-ai up --build -d

# 🛑 To stop the services
docker compose -f docker-compose.build.neo4j.yml -p pipeshub-ai down
```

主 `Dockerfile` 会从 `pipeshubai/pipeshub-ai-base:python-deps` 和 `pipeshubai/pipeshub-ai-base:runtime` 拉取预构建的镜像层（构建/推送命令参见仓库根目录的 [`Dockerfile.base`](../../../Dockerfile.base)）。如需改用本地标签，请在环境变量或 compose 构建参数中设置 `PYTHON_DEPS_IMAGE` 和 `RUNTIME_BASE_IMAGE`。

## MCP 服务器

通过任意兼容 MCP 的客户端使用 PipesHub，将你的企业上下文带入 AI 工作流。设置与使用方法请参阅其 README。

**仓库地址：** [pipeshub-ai/mcp-server](https://github.com/pipeshub-ai/mcp-server/)

## SDK

PipesHub 提供 Python、TypeScript 和 Go 的开发者 SDK，帮助你快速集成。设置与使用细节请参阅各 SDK 仓库的 README。

| 名称 | 说明 | 链接 |
|------|-------------|------|
| **Python SDK** | PipesHub 的 Python SDK | [pipeshub-ai/pipeshub-sdk-python](https://github.com/pipeshub-ai/pipeshub-sdk-python) |
| **TypeScript SDK** | PipesHub 的 TypeScript SDK | [pipeshub-ai/pipeshub-sdk-typescript](https://github.com/pipeshub-ai/pipeshub-sdk-typescript) |
| **Go SDK** | PipesHub 的 Go SDK | [pipeshub-ai/pipeshub-sdk-go](https://github.com/pipeshub-ai/pipeshub-sdk-go) |

> 需要其他语言的 SDK？请通过 developer@pipeshub.com 联系我们

## 路线图

<p>我们在开放中迭代。以下是已完成和即将推出的内容：</p>

<ul>
<li>✅ 🤖 <strong>职场 AI 智能体</strong>：一流的无代码智能体构建器</li>
<li>✅ 🔗 <strong>MCP（模型上下文协议）</strong> 支持，包括服务端和客户端</li>
<li>✅ 🧰 <strong>开发者 SDK</strong></li>
<li>✅ 🔍 跨 GitHub、GitLab 和 Bitbucket 的<strong>代码搜索</strong></li>
<li>⬜ 👤 基于团队、角色和历史的<strong>个性化搜索</strong></li>
<li>✅ ☸️ 默认高可用的<strong>生产级 Kubernetes</strong> 部署</li>
<li>⬜ 📈 跨知识图谱的 <strong>PageRank 增强相关性</strong></li>
</ul>
<p>👉 <strong><a href="https://plum-myrtle-9f7.notion.site/Pipeshub-s-Product-Roadmap-33841c164f54803a9989fd0fdbfdb1ee">在 Notion 上查看完整产品路线图</a></strong></p>

<hr>

## 👥 参与贡献

想加入我们的开发者社区吗？请查看我们的[贡献指南](CONTRIBUTING.md)，了解如何搭建开发环境、我们的编码规范以及贡献流程的更多细节。
<h3>遇到问题去哪里</h3>

<table>

<tr><td>提问或寻求帮助</td><td><a href="https://discord.com/invite/K5RskzJBm2">Discord</a></td></tr>
<tr><td>报告缺陷或提出功能需求</td><td><a href="https://github.com/pipeshub-ai/pipeshub-ai/issues">GitHub Issues</a></td></tr>
<tr><td>报告安全问题</td><td><a href="SECURITY.md">报告安全问题</a></td></tr>
<tr><td>阅读文档</td><td><a href="https://docs.pipeshub.com/">Pipeshub 文档</a></td></tr>
</tbody>
</table>

## 常见问题

### 什么是 PipesHub？

PipesHub 是一个开源、可自托管的 AI 原生执行层，它连接企业知识、提供带引用的可解释搜索，并跨各类系统实现工作流自动化。它为搜索、问答、深度研究、网页搜索和 AI 智能体提供统一的上下文层。

### PipesHub 与其他职场 AI 工具有何不同？

PipesHub 完全开源（Apache 2.0）且可自托管——你的数据永不离开你的基础设施。它具备权限感知搜索，强制执行数据源级别的访问控制，并提供精确引用原始文档具体段落的可解释答案。

### PipesHub 支持哪些连接器？

PipesHub 拥有 30 多个企业级连接器，支持实时和定时索引。它支持 PDF、Docx、XLSX、PPTX、CSV、Markdown、HTML、Google Docs/Sheets/Slides、图像、音频和视频等文件格式。

### 如何部署 PipesHub？

```bash
# Clone the repository
git clone https://github.com/pipeshub-ai/pipeshub-ai.git
cd pipeshub-ai/deployment/docker-compose

# Set Environment Variables (refer to env.template)
# Start production deployment
docker compose -f docker-compose.prod.yml -p pipeshub-ai up -d
```

注意：云端部署请使用 HTTPS。HTTP 可能导致前端被安全机制拦截。

### PipesHub 支持哪些 LLM 提供商？

PipesHub 是“自带模型”——你可以使用任意 LLM 提供商。在你的 VPC 中部署你偏好的模型。技术栈包括用于 LLM 流水线和工作流的 LangChain 与 LangGraph。

### 什么是知识图谱检索功能？

PipesHub 使用基于图谱的检索来捕捉企业数据之间的关联关系。它使用 Neo4j 或 ArangoDB 作为图数据库，并结合 Qdrant 进行向量相似度搜索。

### PipesHub 有 MCP 服务器吗？

有。PipesHub 提供 MCP 服务器，可与任意兼容 MCP 的客户端集成。仓库地址：[pipeshub-ai/mcp-server](https://github.com/pipeshub-ai/mcp-server/)。

### 有哪些可用的 SDK？

PipesHub 提供以下 SDK：
- **Python**：[pipeshub-ai/pipeshub-sdk-python](https://github.com/pipeshub-ai/pipeshub-sdk-python)
- **TypeScript**：[pipeshub-ai/pipeshub-sdk-typescript](https://github.com/pipeshub-ai/pipeshub-sdk-typescript)
- **Go**：[pipeshub-ai/pipeshub-sdk-go](https://github.com/pipeshub-ai/pipeshub-sdk-go)

### 我可以在不编写代码的情况下构建 AI 智能体吗？

可以。PipesHub 拥有无代码智能体构建器。你可以可视化地构建智能体，并跨企业工具执行动作，无需编写代码。

### 多模态支持是什么？

PipesHub 支持图像、图表和扫描文件的理解，以及基于语音的交互。它使用 Docling 和 PyMuPDF 进行文档解析，并使用 Azure Document Intelligence 或多模态 LLM（VLM）对扫描版 PDF 进行 OCR。

### 如何排查部署问题？

1. 确保云端部署已配置 HTTPS
2. 检查 Docker compose 日志：`docker compose logs`
3. 核对 env.template 中的环境变量
4. 查阅 [docs.pipeshub.com](https://docs.pipeshub.com/) 获取详细指南

### 在哪里可以获得帮助？

- [Discord](https://discord.com/invite/K5RskzJBm2) —— 提问并获得帮助
- [GitHub Issues](https://github.com/pipeshub-ai/pipeshub-ai/issues) —— 报告缺陷或提出功能需求
- [PipesHub 文档](https://docs.pipeshub.com/) —— 阅读文档


<hr>
<div align="center">
<h3>⭐ 在 GitHub 上为我们点亮 Star！</h3>

<p>这能帮助项目触达真正需要它的团队。</p>

<p>
<a href="https://github.com/pipeshub-ai/pipeshub-ai">
<img src="https://raw.githubusercontent.com/pipeshub-ai/media-assets/refs/heads/main/gif/pipeshub.gif" alt="Star PipesHub" width="350"/>
</a>
</p>

<p>
<a href="https://star-history.com/#pipeshub-ai/pipeshub-ai&amp;Date">
<img src="https://api.star-history.com/svg?repos=pipeshub-ai/pipeshub-ai&amp;type=Date" alt="Star History" width="600"/>
</a>
</p>

<p><sub>由 <a href="https://www.pipeshub.com/">PipesHub 团队</a>和世界各地的贡献者用 ❤️ 打造。</sub></p>

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