"复杂的思考需要被看见，而不是被遗忘在草稿纸的角落。"
在信息爆炸的时代，我们每天都在接收观点、形成判断、参与讨论。但思维是线性的，而真正的理解往往是网状的。
Thinking Graph 帮助你：
- 🧩 可视化思维过程 —— 将零散的观点组织成清晰的论证网络
- ⚡ 多模态 LLM 支持 —— 本地 NPU 推理或云端 API，随你选择
- 🔍 智能审计 —— AI 自动检查逻辑冲突与论证完整性
- 📜 全程可追溯 —— 每一次修改都被记录，思维演化有迹可循
# 克隆仓库
git clone https://github.com/LunaticLegacy/thinking_graph.git
cd thinking_graph
# 创建虚拟环境
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate # Linux/Mac
# 或 .venv\Scripts\activate # Windows方式 1：最小运行（API LLM）- 推荐新手
pip install -r requirements.txt包含 Flask + OpenAI API 客户端，适合使用 DeepSeek/OpenAI/Claude 等云端服务。
方式 2：本地 LLM/NPU 加速
pip install -r requirements-local-llm.txt包含 ONNX Runtime / OpenVINO，适合本地推理和 NPU 加速。
方式 3：开发测试环境
pip install -r requirements-dev.txt包含 pytest、httpx 等开发工具。
方式 4：完整安装（所有依赖）
pip install -r requirements/all.txt# 复制配置文件
cp app_config_example.toml app_config.toml
# 正式的配置文集为app_config.toml
# 编辑配置，选择你的 LLM 后端
# - remote_api: DeepSeek / OpenAI / Claude
# - local_api: Ollama / LM Studio / vLLM
# - onnxruntime / openvino: 本地 NPU 加速python main.py打开浏览器访问 http://localhost:5000，开始构建你的第一张思维图！
For container deployment and multi-user isolation setup, see DEPLOYMENT.md.
- 节点 (Node): 代表观点，支持置信度、标签、证据标注
- 连接 (Connection): 五种关系类型：supports / opposes / relates / leads_to / derives_from
- 交互式界面: 拖拽布局、缩放导航、点击编辑
| 后端类型 | 延迟 | 隐私 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| Remote API | ⚡⚡⚡ | 🔒 | 快速原型、高精度需求 |
| Local API | ⚡⚡ | 🔒🔒 | 平衡性能与隐私 |
| ONNXRuntime | ⚡ | 🔒🔒🔒 | 纯本地、NPU 加速 |
| OpenVINO | ⚡ | 🔒🔒🔒 | Intel NPU 优化 |
内置审计规则：
- ✅ 禁止空内容节点
- ✅ 禁止自环连接
- ✅ 检测矛盾的支撑/反驳关系
- ✅ 验证节点引用完整性
每一次创建、修改、删除操作都被记录：
{
"entity_type": "node",
"entity_id": "node_abc123",
"action": "update",
"actor": "luna",
"reason": "修正置信度",
"before_state": { "confidence": 0.7, ... },
"after_state": { "confidence": 0.85, ... },
"created_at": "2026-02-24T14:32:00Z"
}支持导出审计报告、验证数据完整性、回溯任意历史版本。
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Frontend │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────────────┐ │
│ │ React UI │ │ Vis.js Graph │ │ Interactive Canvas │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Flask Backend │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────────────┐ │
│ │ Routes │ │ Services │ │ Repository │ │
│ │ (API) │──│ (Business) │──│ (Data Access) │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────────────┘ │
│ │ │
│ ▼ │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ LLM Integration Layer │ │
│ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌────────┐ │ │
│ │ │ DeepSeek │ │ Ollama │ │ONNX NPU │ │OpenVINO│ │ │
│ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ └────────┘ │ │
│ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
│
▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ Data Layer │
│ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────────────┐ │
│ │ SQLite │ │ Snapshots │ │ Audit Log │ │
│ │ (Nodes & │ │ (Versioned │ │ (Immutable History)│ │
│ │ Connections)│ │ Graphs) │ │ │ │
│ └─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────────────┘ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
thinking_graph/
├── backend/ # 业务逻辑层
│ ├── services/ # 核心服务
│ │ ├── graph_service.py # 图操作 CRUD
│ │ └── llm_service.py # LLM 集成
│ └── repository.py # 数据访问层
├── config/ # 配置文件
├── core/ # 领域核心
│ ├── graph.py # 图模型与算法
│ └── visualization.py # 可视化渲染
├── data/ # 用户数据存储
├── datamodels/ # 数据模型定义
├── docs/ # 文档
├── models/ # LLM 模型存放位置
├── static/ # 前端资源
├── templates/ # HTML 模板
├── tests/ # 测试套件 🚧
├── utils/ # 工具模块
│ ├── databaseman/ # 数据库管理
│ ├── llm_fetcher/ # LLM 客户端
│ └── llm_npu_module/ # NPU 推理加速
├── web/ # Web 路由与控制器
├── app_config_example.toml # 应用配置示例
└── main.py # 入口文件
- 核心图操作 (CRUD)
- 多后端 LLM 支持
- 审计日志系统
- 图快照保存/加载
- 协作编辑 (WebSocket)
- 多用户联合编辑
- 用户节点私有编辑权限
- 可为连接挂入标签
- 导入/导出 (JSON)
- 模板库 (论证框架预设)
- 移动端适配
- 插件系统
我们欢迎所有形式的贡献！
- Fork 本项目
- 创建你的功能分支：
git checkout -b feature/amazing-feature - 提交改动：
git commit -m 'Add amazing feature' - 推送到分支：
git push origin feature/amazing-feature - 创建 Pull Request
查看 CONTRIBUTING.md 了解详细规范。
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