Wiseflow is an agile information mining tool that extracts concise messages from various sources such as websites, WeChat official accounts, social platforms, etc. It automatically categorizes and uploads them to the database.
🚀 使用大模型从海量信息、各类信源中每日挖掘你真正感兴趣的信息！
我们缺的不是信息，而是从海量信息中过滤噪音，从而让有价值的信息显露出来
🌱看看AI情报官是如何帮您节省时间，过滤无关信息，并整理关注要点的吧！🌱
https://github.com/user-attachments/assets/fc328977-2366-4271-9909-a89d9e34a07b
2025年4月14日，智谱发布了全新的 Z1 系列模型与 GLM-4-0414 系列模型，并放出了对应的 32B、9B 开源版本，当日稍晚，硅基流动上线了这些开源版本模型的在线服务。
我们也在第一时间对这些新发布的模型进行了测试，测试结果令人惊喜，即便是目前两个平台都免费的glm-z1-flash/GLM-Z1-9B-0414 以及 glm-4-flash-250414/GLM-4-9B-0414 也能比较理想的完成 wiseflow 所涉及的提取和总结任务。
详细的测试报告请见 test/reports/wiseflow_report_v038_dp_bigbrother666/GLM_report_0416.md
如果各位想切换使用上述模型的话，仅需更改 .env 文件中的 LLM_API_KEY、LLM_API_BASE、PRIMARY_MODEL 和 SECONDARY_MODEL 配置即可。（不熟悉的请看下方描述）
另外，考虑到 9b 模型的尺寸，本地部署其实也比较适合。
同时针对目前在用的智谱搜索方案不支持英文搜索的问题，我们改为使用 Jina 搜索方案，价格更低，登录 https://jina.ai/ 无需注册即可领取 API （送的量和并发个人使用应该够了）。
在线体验地址：https://www.aiqingbaoguan.com/
现阶段，注册即赠送15点算力值（每个关注点每天消耗1点，不计信源数量）。
在线服务器搭建于阿里云，对中国大陆以外的网站访问均受限，且在线服务目前并不支持微信公众号，如您的信源主要为以上两类，建议使用开源版本自行部署。
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。
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.git
linux/macos 用户请执行
chmod +x install_pocketbase
./install_pocketbase
windows 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，V3.5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" # bigmodels https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/
PRIMARY_MODEL="THUDM/GLM-4-9B-0414" # for better performance THUDM/GLM-4-32B-0414
# bigmodel glm-z1-flash / better performance: glm-4-air-250414
SECONDARY_MODEL="THUDM/GLM-Z1-9B-0414" # for better performance THUDM/GLM-Z1-32B-0414
# bigmodel glm-4-flash-250414
VL_MODEL="Pro/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct"
# bigmodel glm-4v-flash (free now)
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="[email protected]|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)
至 https://jina.ai/ 领取，目前无需注册即可领取。（如有高并发或商用需求，请充值后使用）
JINA_API_KEY=Your_API_KEY
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.sh
Windows 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：
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：
注意：V3.8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 .env
.env文件以下几个环境变量是必须按需修改的:
LLM_API_KEY=Your_API_KEY
LLM_API_BASE="https://api.siliconflow.cn/v1" # bigmodels https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/
PRIMARY_MODEL="THUDM/GLM-4-9B-0414" # for better performance THUDM/GLM-4-32B-0414
# bigmodel glm-z1-flash / better performance: glm-4-air-250414
SECONDARY_MODEL="THUDM/GLM-Z1-9B-0414" # for better performance THUDM/GLM-Z1-32B-0414
# bigmodel glm-4-flash-250414
VL_MODEL="Pro/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct"
# bigmodel glm-4v-flash (free now)
PB_SUPERUSER_EMAIL="[email protected]"
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：
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_DIR1、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。
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：
本项目基于 Apache2.0 开源。
商用合作，请联系 Email：[email protected]
有任何问题或建议，欢迎通过 issue 留言。
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