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公测期间，注册即赠送30点算力值（每个关注点每天消耗1点，不计信源数量）。
测试服务目前偶发不稳定，还请谅解。
有关本次升级更多内容请见 CHANGELOG.md
从此版本开始，我们更新版本号命名规则，V0.3.9 -> V3.9, V0.3.8 -> V3.8, V0.3.7 -> V3.7, V0.3.6 -> V3.6, V0.3.5 -> V3.5 ...
目前在线服务core基于V3.9-patch3版本，
V0.3.8以及之前版本的老用户升级后，最好在 python 环境中删除 Crawl4ai （ pip uninstall crawl4ai ）
V0.3.7以及之前版本的老用户升级后请先在 pb 文件夹下执行一次 ./pocketbase migrate
感谢如下社区成员在 V0.3.5~V0.3.9 版本中的 PR：
- @ourines 贡献了 install_pocketbase.sh自动化安装脚本
- @ibaoger 贡献了 windows下的pocketbase自动化安装脚本
- @tusik 贡献了异步 llm wrapper 同时发现了AsyncWebCrawler生命周期的问题
- @c469591 贡献了 windows版本启动脚本
- @braumye 贡献了 docker 运行方案
- @YikaJ 提供了对 install_pocketbase.sh 的优化
我把 wiseflow 的产品定位称为“wide search"，这是相对于目前大火的“deep search”而言。
具体而言“deep search”是面向某一具体问题由 llm 自主动态规划搜索路径，持续探索不同页面，采集到足够的信息后给出答案或者产出报告等；但是有的时候，我们没有具体的问题，也并不需要深入探索，只需要广泛的信息采集（比如行业情报搜集、对象背景信息搜集、客户信息采集等），这个时候广度明显更有意义。虽然使用“deep search”也能实现这个任务，但那是大炮打蚊子，低效率高成本，而 wiseflow 就是专为这种“wide search"场景打造的利器。
最大的不同是在 scraper 阶段，我们提出了一种与目前已有爬虫都不同的 pipeline，即“爬查一体”策略。具体而言，我们放弃了传统的 filter-extractor 流程（当然这个流程也可以融入 llm，正如 crawl4ai 那样），我们也不再把单一 page 当做最小处理单元。而是在 crawl4ai 的html2markdown 基础上，再进一步将页面分块，并根据一系列特征算法，把块分为“正文块”和“外链块”，并根据分类不同采用不同的llm提取策略（依然是每个块只用 llm 分析一次，只是分析策略不同，规避 token 浪费），这个方案可以同时兼容列表页、内容页以及混排页等情况。
- 对于“正文块”，直接按关注点进行总结提取，避免信息分散，甚至在此过程中直接完成翻译等；
- 对于“外链块”，综合页面布局等信息，判断哪些链接值得进一步探索，哪些直接忽略，因此无需用户手动配置深度、最大爬取数量等。
这个方案其实非常类似 AI Search。
另外我们也针对特定类型的页面编写了专门的解析模块，比如微信公众号文章（居然一共有九种格式……），针对这类内容，wiseflow 目前能够提供同类产品中最好的解析效果。
3.x 架构 crawler fetching 部分完全使用 Crawl4ai，4.x中普通页面的获取我们依然会使用这个方案，但是会逐步增加对于社交平台的 fetching 方案。
其实真正有价值的未必是“可以抓取到的信息”，而是隐藏在这些信息之下的“暗信息”。能够智能的关联已抓取信息，并分析提炼出隐藏其下的“暗信息”就是4.x要着重打造的 insight 模块。
🌹 点赞、fork是好习惯 🌹
windows 用户请提前下载 git bash 工具，并在 bash 中执行如下命令 bash下载链接
git clone https://github.com/TeamWiseFlow/wiseflow.gitlinux/macos 用户请执行
chmod +x install_pocketbase
./install_pocketbasewindows 用户请执行 install_pocketbase.ps1 脚本
wiseflow 3.x版本使用 pocketbase 作为数据库，你当然也可以手动下载 pocketbase 客户端 (记得下载0.23.4版本，并放入 pb 目录下) 以及手动完成superuser的创建(记得存入.env文件)
具体可以参考 pb/README.md
🌟 这里与之前版本不同，V0.3.5开始需要把 .env 放置在 core 文件夹中。
wiseflow 是 LLM 原生应用，请务必保证为程序提供稳定的 LLM 服务。
🌟 wiseflow 并不限定模型服务提供来源，只要服务兼容 openAI SDK 即可，包括本地部署的 ollama、Xinference 等服务
siliconflow（硅基流动）提供大部分主流开源模型的在线 MaaS 服务，凭借着自身的加速推理技术积累，其服务速度和价格方面都有很大优势。使用 siliconflow 的服务时，.env的配置可以参考如下：
LLM_API_KEY=Your_API_KEY
LLM_API_BASE="https://api.siliconflow.cn/v1"
PRIMARY_MODEL="deepseek-ai/DeepSeek-R1-Distill-Qwen-14B"
SECONDARY_MODEL="Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct"
VL_MODEL="deepseek-ai/deepseek-vl2"
PROJECT_DIR="work_dir"
😄 如果您愿意，可以使用我的siliconflow邀请链接，这样我也可以获得更多token奖励 🌹
如果您的信源多为非中文页面，且也不要求提取出的 info 为中文，那么更推荐您使用 openai、claude、gemini 等海外闭源商业模型。您可以尝试第三方代理 AiHubMix，支持国内网络环境直连、支付宝便捷支付，免去封号风险。 使用 AiHubMix 的模型时，.env的配置可以参考如下：
LLM_API_KEY=Your_API_KEY
LLM_API_BASE="https://aihubmix.com/v1" # 具体参考 https://doc.aihubmix.com/
PRIMARY_MODEL="gpt-4o"
SECONDARY_MODEL="gpt-4o-mini"
VL_MODEL="gpt-4o"
PROJECT_DIR="work_dir"
😄 欢迎使用 AiHubMix邀请链接 注册 🌹
以 Xinference 为例，.env 配置可以参考如下：
# LLM_API_KEY='' 本地服务无需这一项，请注释掉或删除
LLM_API_BASE='http://127.0.0.1:9997' # 'http://127.0.0.1:11434/v1' for ollama
PRIMARY_MODEL=启动的模型 ID
VL_MODEL=启动的模型 ID
PROJECT_DIR="work_dir"
PB_API_AUTH="test@example.com|1234567890"
这里pocketbase 数据库的 superuser 用户名和密码，记得用 | 分隔 (如果 install_pocketbase.sh 脚本执行成功，这一项应该已经存在了)
提醒： 智谱平台于2025年3月14日零时起，正式对 web_search_pro 接口进行收费，如需使用搜索功能，请注意账户余额 智谱平台公告
ZHIPU_API_KEY=Your_API_KEY
（申请地址：https://bigmodel.cn/ 目前免费 0.03 元/次，请保证账户余额）
下面的都是可选配置：
-
#VERBOSE="true"
是否开启观测模式，开启的话会把 debug 信息记录在 logger 文件上（默认仅输出在 console 上）；
-
#PB_API_BASE=""
只有当你的 pocketbase 不运行在默认ip 或端口下才需要配置，默认情况下忽略就行。
-
#LLM_CONCURRENT_NUMBER=8
用于控制 llm 的并发请求数量，不设定默认是1（开启前请确保 llm provider 支持设定的并发，本地大模型慎用，除非你对自己的硬件基础有信心）
推荐使用 conda 构建虚拟环境（当然你也可以忽略这一步，或者使用其他 python 虚拟环境方案）
conda create -n wiseflow python=3.12
conda activate wiseflow之后运行
cd wiseflow
cd core
pip install -r requirements.txt
python -m playwright install --with-deps chromium之后 MacOS&Linux 用户执行
chmod +x run.sh
./run.shWindows 用户执行
python windows_run.py以上脚本会自动判断 pocketbase 是否已经在运行，如果未运行，会自动拉起。但是请注意，当你 ctrl+c 或者 ctrl+z 终止进程时，pocketbase 进程不会被终止，直到你关闭terminal。
run.sh 会先对所有已经激活（activated 设定为 true）的信源执行一次爬取任务，之后以小时为单位按设定的频率周期执行。
启动程序后，打开pocketbase Admin dashboard UI (http://127.0.0.1:8090/_/)
通过这个表单可以配置信源，注意：信源需要在下一步的 focus_point 表单中被选择。
sites 字段说明：
- url, 信源的url，信源无需给定具体文章页面，给文章列表页面即可。
- type, 类型，web 或者 rss。
通过这个表单可以指定你的关注点，LLM会按此提炼、过滤并分类信息。
字段说明：
- focuspoint, 关注点描述（必填），如”上海小升初信息“、”招标通知“
- explanation，关注点的详细解释或具体约定，如 “仅限上海市官方发布的初中升学信息”、“发布日期在2025年1月1日之后且金额100万以上的“等
- activated, 是否激活。如果关闭则会忽略该关注点，关闭后可再次开启
- per_hour, 爬取频率，单位为小时，类型为整数（1~24范围，我们建议扫描频次不要超过一天一次，即设定为24）
- search_engine, 每次爬取是否开启搜索引擎
- sites，选择对应的信源
注意：V0.3.8版本后，配置的调整无需重启程序，会在下一次执行时自动生效。
如果您希望使用 Docker 部署 Wiseflow，我们也提供了完整的容器化支持。
确保您的系统已经安装了 Docker。
将env_docker文件复制为根目录下的.env文件：
cp env_docker .env3. 参考《安装与使用》修改.env文件
以下几个环境变量是必须按需修改的:
LLM_API_KEY=""
LLM_API_BASE="https://api.siliconflow.cn/v1"
PB_SUPERUSER_EMAIL="test@example.com"
PB_SUPERUSER_PASSWORD="1234567890" #no '&' in the password and at least 10 characters在项目根目录执行：
docker compose up -d服务启动后：
- PocketBase 管理界面：http://localhost:8090/_/
- Wiseflow 服务将自动运行并连接到 PocketBase
docker compose down./pb/pb_data目录用于存储 PocketBase 相关文件./docker/pip_cache目录用于存储 Python 依赖包缓存, 避免重复下载安装依赖./core/work_dir目录用于存储 wiseflow 运行时的日志, 可在.env文件修改PROJECT_DIR
1、参考 dashbord 部分源码二次开发。
注意 wiseflow 的 core 部分并不需要 dashboard，目前产品也未集成 dashboard，如果您有dashboard需求，请下载 V0.2.1版本
2、直接从 Pocketbase 中获取数据
wiseflow 所有抓取数据都会即时存入 pocketbase，因此您可以直接操作 pocketbase 数据库来获取数据。
PocketBase作为流行的轻量级数据库，目前已有 Go/Javascript/Python 等语言的SDK。
- Go : https://pocketbase.io/docs/go-overview/
- Javascript : https://pocketbase.io/docs/js-overview/
- python : https://github.com/vaphes/pocketbase
3、在线服务也即将推出 sync api，支持将在线抓取结果同步本地，用于构建”动态知识库“等，敬请关注：
- 在线体验地址：https://www.aiqingbaoguan.com/
- 在线服务 API 使用案例：https://github.com/TeamWiseFlow/wiseflow_plus
本项目基于 Apache2.0 开源。
商用合作，请联系 Email：zm.zhao@foxmail.com
- 商用客户请联系我们报备登记，产品承诺永远免费。
有任何问题或建议，欢迎通过 issue 留言。
- crawl4ai（Open-source LLM Friendly Web Crawler & Scraper） https://github.com/unclecode/crawl4ai
- pocketbase (Open Source realtime backend in 1 file) https://github.com/pocketbase/pocketbase
- python-pocketbase (pocketBase client SDK for python) https://github.com/vaphes/pocketbase
- feedparser (Parse feeds in Python) https://github.com/kurtmckee/feedparser
本项目开发受 GNE、AutoCrawler 、SeeAct 启发。
如果您在相关工作中参考或引用了本项目的部分或全部，请注明如下信息：
Author：Wiseflow Team
https://github.com/TeamWiseFlow/wiseflow
Licensed under Apache2.0
