Демонстрация · Возможности · Как это работает · Что нового · Режимы · Быстрый старт · Сообщество

Yahont — единый интерфейс к нейросетям и контекстный слой на базе всех источников данных вашей компании

«Языковые модели отлично знают всю публичную информацию. А что, если бы они знали и то, что происходит в нашем рабочем пространстве? Нам нужна настоящая супер-сила нейросетей, а не еще один ИИ-ассистент!»

Yahont — слой знаний и контекста для вашей команды и ИИ-агентов.

Yahont подключается к вашим приложениям, индексирует и выводит знания из любых источников данных. Ваши данные остаются под вашим контролем: Yahont разворачивается на ваших серверах. Каждый ответ содержит ссылки на документы, из которых он собран. Гибкие настройки и подключение любых LLM, локальных или облачных.

Помимо контекстного поиска, Yahont даёт языковым моделям расширенные возможности: веб-поиск, выполнение кода, генерацию изображений, голосовой режим, действия во внешних системах и другое.

Yahont основан на открытом исходном коде проекта Onyx. Мы адаптируем его для России: русский интерфейс и документация, российские провайдеры моделей и поиска, модели эмбеддингов для русского текста, российские источники данных.

[!NOTE] Это открытая версия Yahont CE (Community Edition). Cloud-версия и корпоративная версия (Enterprise Edition) находятся в стадии разработки.

[!TIP] Запуск в несколько команд: см. Быстрый старт.

🎬 Демонстрация

https://github.com/user-attachments/assets/942b912a-c223-40a5-b348-f611f1d4803b

💡 Для чего это нужно

Задача	Как помогает Yahont
Поиск по всем источникам	Один запрос вместо поиска в каждой системе. Гибридный индекс находит документ и по смыслу, и по точному слову.
Ответы с источниками	Ответ собран из ваших документов и содержит ссылки на них, поэтому его можно проверить.
Онбординг и поддержка сотрудников	Новый сотрудник спрашивает о регламентах и инструкциях и получает ответ без обращения к коллегам.
Помощники для команд	Агенты со своим набором знаний и инструкциями: для поддержки, продаж, ИТ-службы.
Исследования	Режим глубокого исследования готовит подробный отчёт за несколько шагов.
Сохранение знаний	Решения и контекст остаются доступными, когда люди или команды меняются.
Аналитика и отчёты	Создавайте перекрёстные отчёты на основе ваших данных из разных источников.
Шаблоны документов и презентаций	Документы собираются по вашему заданию в соответствии с регламентом и имеющимися исходными данными. Скачать можно прямо из чата.

«Это не просто еще один чат с LLM, а выстроенный и эффективный рабочий процесс. Каждый запрос это точечное исследование доступного контекста и внешних источников. Минимизация галлюцинаций LLM за счет итеративного подхода и параллельных запросов с последующим разбором и объединением результатов.»

⭐ Возможности

🔍 Поиск и ответы по документам (Agentic RAG). Гибридный индекс (ключевые слова и векторы) и агент, настроенный на поиск информации.
🔬 Глубокое исследование (Deep Research). Подробные отчёты в несколько шагов.
🤖 Агенты. Свой набор знаний, инструкции и действия для каждого агента.
📁 Проекты и файлы. Загрузите документы в чат или проект и задавайте вопросы по ним.
🌐 Веб-поиск. Дополняет ответы свежими данными из интернета: srezai.ru (работает в России без VPN), Serper, Brave, Tavily, SearXNG, Firecrawl. Есть встроенный сканер сайтов.
🧩 Действия и MCP. Агенты выполняют задачи во внешних системах и подключают серверы MCP.
🔌 MCP-сервер. Подключите Yahont как источник знаний к внешним агентам и MCP-клиентам, например к Claude Desktop: агент ищет по вашим документам тем же поиском, что и чат.
💻 Выполнение кода. Агент запускает код в изолированной песочнице.
🖼️ Генерация изображений. Создание и правка картинок через подключённые модели.
🎙️ Голосовой режим. Распознавание и синтез речи.

🧠 Модели. Подключайте российские шлюзы RouterAI и Polza.ai, облачных провайдеров (OpenRouter, OpenAI, Anthropic и других) или свои модели через Ollama, vLLM, LiteLLM и LM Studio. Для работы нужны ключи выбранных вами провайдеров.

🔌 Источники знаний

Более 30 источников.

Общие коннекторы

из Onyx:

Файлы и сайты: загрузка файлов, сканер сайтов.
Wiki и трекеры: Confluence и Jira (Cloud, Server и Data Center), GitLab, GitHub.
Базы знаний: BookStack, Outline, MediaWiki, GitBook.
Google: Google Drive, Gmail, Google Sites.
Почта по IMAP: любой почтовый сервер, в том числе корпоративный.
Хранилища: Amazon S3, Google Cloud Storage, Oracle Cloud Infrastructure.
Коммуникации: Discord, Zulip, Zoom.

Российские коннекторы

уже подключены:

Яндекс Почта и Mail.ru по IMAP, с поддержкой русских папок и заголовков.
S3-совместимые хранилища: Yandex Object Storage, VK Cloud, Selectel, Cloud.ru, Timeweb Cloud, MinIO и другие.

в процессе разработки:

Яндекс Диск и Яндекс 360 (режим организации).
Bitrix24, amoCRM и МойСклад: сделки, контакты, задачи, файлы.
1С:Предприятие: загрузка документов через Ingestion API.
СБИС и Контур.Диадок: документы торговли и электронного документооборота.

Порядок и набор коннекторов определяются запросами сообщества: напишите, какой источник нужен вам, в Telegram.

[!IMPORTANT] Коннекторы только читают данные. Yahont забирает документы для индекса и не изменяет и не удаляет информацию в ваших приложениях: он не пишет в источник и не правит файлы, письма, страницы и задачи, поэтому через коннектор агент ничего не испортит. Google Drive и Gmail запрашивают только права на чтение, почту по IMAP Yahont открывает в режиме «только чтение». Отдельно от коннекторов агент может менять данные во внешних системах через действия (MCP и OpenAPI): их подключает только администратор.

🧭 Как это работает

Yahont строит представление знаний по всем подключённым источникам: забирает документы и метаданные, разбивает на фрагменты, считает эмбеддинги и записывает в гибридный индекс. На вопрос система сразу находит нужные фрагменты в индексе и передаёт их модели. Агенту не нужно перебирать десятки систем и тратить на это токены.

flowchart LR
    subgraph Sources["Источники знаний"]
        S1["Базы знаний и вики"]
        S2["Облачные хранилища"]
        S3["Мессенджеры и почта"]
        S4["Репозитории и сайты"]
    end
    subgraph Contour["Ваш контур: сервер, ЦОД или изолированная сеть"]
        BG["Фоновые воркеры<br/>синхронизация"]
        EMB["Модели эмбеддингов"]
        IDX[("OpenSearch<br/>гибридный индекс")]
        API["Веб и API"]
        PG[("PostgreSQL")]
        LLM["Свои модели<br/>Ollama, vLLM"]
    end
    U["Пользователи: веб"]
    A["Агенты: MCP-клиенты"]
    T["Внешние инструменты: веб-поиск, MCP, OpenAPI"]
    P["Облачные провайдеры LLM"]
    S1 --> BG
    S2 --> BG
    S3 --> BG
    S4 --> BG
    BG --> EMB --> IDX
    U --> API
    A --> Contour
    API --> IDX
    API --> PG
    API --> LLM
    API -.->|"по вашему выбору"| P
    API -.->|"по вашему выбору"| T

🔒 Безопасность данных

Все компоненты работают на ваших серверах: индекс документов, база данных и обработка. С локальными моделями эмбеддингов и LLM данные не покидают ваш контур. Облачных провайдеров моделей вы можете использовать по своему усмотрению.

💎 Что Yahont добавляет к Onyx

Состояние на 18 октября 2026.

✅ Реализовано

Русский язык. Интерфейс полностью переведён, русский язык установлен по умолчанию. Документация — docs.yahont.ai.
Эмбеддинги для русского текста. Модель по умолчанию — intfloat/multilingual-e5-small (мультиязычная).
Дополнительный веб-поиск для агентов. Поиск и чтение страниц через srezai.ru.
Российские шлюзы моделей. RouterAI и Polza.ai подключаются как провайдеры в разделе «Шлюзы и роутеры».
Яндекс Почта и Mail.ru. Пресеты IMAP с исправлениями для российской почты.
S3-совместимые хранилища. Один коннектор для любых российских и зарубежных провайдеров.
Готовые образы в Docker Hub. docker compose up -d скачивает образы yahontai/yahont-ce-*, локальная сборка не нужна.

🔧 В работе

Качество эмбеддингов: тестирование новой модели на российских данных.
Описание изображений: сравнение vision-моделей на русских сканах.

📅 Запланировано

Вложения писем (PDF, DOCX, XLSX) в Яндекс Почте, Mail.ru и IMAP. Сейчас индексируется только тело письма.
Telegram-бот по аналогии со Slack-ботом: ответы в личных сообщениях, автоответы в выбранных группах и каналах.
Вход через Яндекс ID.
Поиск через Yandex Search API.
Другие российские коннекторы.

Подробный список изменений — в CHANGELOG.md.

🧬 История и происхождение

Yahont CE — производная от Onyx (MIT). Базовый коммит Onyx указан в строке «Основа» каждой записи CHANGELOG.md. Лицензия и авторские права Onyx сохранены. В CE нет Enterprise-кода и некоторых других частей Onyx.

Разработка Yahont ведётся в закрытом репозитории, здесь публикуются только выпуски CE: один выпуск — один коммит, тег vX.Y.Z и Release с описанием.

🧩 Режимы развёртывания

Yahont запускается в Docker Compose в двух режимах: стандартном и лайт. Режим выбирается набором файлов Compose.

[!TIP] Не используйте дорогие тяжеловесные LLM для работы в Yahont. Начните с моделей flash и если вы увидите, что вам не хватает глубины ответов, пробуйте подключать более тяжелые модели.

	🏗️ Стандартный	🪶 Лайт
Для кого	Командам, которым нужны знания из своих источников	Для быстрой пробы интерфейса и команд, которым нужен только ИИ-чат
Что запускается	Все сервисы: 11 контейнеров	PostgreSQL, API, веб, `nginx` и выполнение кода: 5 контейнеров
Минимум ресурсов	4 vCPU, 10 ГБ ОЗУ, диск 32 ГБ + ~2,5× проиндексированных данных	2 vCPU, 2 ГБ ОЗУ, диск 10 ГБ
Рекомендуется	8+ vCPU, 16+ ГБ ОЗУ, диск 500 ГБ для организаций до 5000 пользователей	4 vCPU, 4 ГБ ОЗУ, диск 50 ГБ
Источники знаний и коннекторы	✅	❌
Поиск по документам, знания агентов	✅	❌
Чат с моделями, агенты с инструкциями и инструментами	✅	✅
Файлы и изображения в чате	✅	✅
Выполнение кода	✅	✅

Лайт в базовом режиме использует меньше 1 ГБ памяти. Память и диск растут с числом загруженных файлов, потому что в лайте файлы хранит PostgreSQL. Подробнее о ресурсах: docs.yahont.ai/deployment/getting_started/resourcing.

🏗️ Стандартный режим

Полный набор возможностей Yahont. Рекомендуем его для серьёзной работы и больших команд. В лайте нет этих компонентов:

гибридный индекс (OpenSearch) для поиска по документам;
фоновые воркеры, которые синхронизируют знания из коннекторов;
серверы моделей эмбеддингов для индексации и поиска;
Redis и объектное хранилище для производительности и файлов.

🪶 Лайт

Лайт можно считать лёгким интерфейсом ИИ-чата. В базовом режиме он использует меньше 1 ГБ памяти и не умеет индексировать документы: коннекторы, поиск по знаниям и знания агентов отключены. Подходит, чтобы быстро попробовать интерфейс или если команде нужны только чат и агенты.

Запуск лайта установщиком — параметр --lite (-Lite), см. Быстрый старт. Вручную:

cd yahont-ce/deployment/docker_compose
cp env.template .env
openssl rand -hex 32   # вставьте результат в USER_AUTH_SECRET в файле .env
COMPOSE_PROFILES= docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.lite.yml up -d

Пустое значение COMPOSE_PROFILES= в начале команды отключает объектное хранилище из env.template: лайт хранит файлы и сессии в PostgreSQL.

[!NOTE] Режимы хранят файлы и сессии в разных местах. Если вы захотите перейти из одного режима в другой, запустите второй под другим именем проекта (docker compose -p yahont-lite ...): файлы, загруженные в одном режиме, в другом не видны.

🚀 Быстрый старт

Нужны Git, Docker и Docker Compose. Требования к ресурсам — docs.yahont.ai/deployment/getting_started/resourcing.

Установщик. Скрипт скачивает репозиторий, создаёт .env с секретом входа и запускает Yahont. Первый запуск скачивает образы из Docker Hub: время зависит от канала связи.

Скрипт создаёт каталог yahont-ce в том каталоге, где вы его запустили. Перейдите в нужное место заранее (например, cd /opt) или укажите путь параметром --dir (-Dir).

Linux и macOS:

curl -fsSL https://yahont.ai/install_yahont.sh | bash

Windows (PowerShell, нужен Docker Desktop):

irm https://yahont.ai/install_yahont.ps1 | iex

Чтобы запустить режим «Лайт», добавьте параметр:

curl -fsSL https://yahont.ai/install_yahont.sh | bash -s -- --lite

& ([scriptblock]::Create((irm https://yahont.ai/install_yahont.ps1))) -Lite

Остальные параметры: --dir (-Dir) — путь установки вместо ./yahont-ce, --ref (-Ref) — ветка или тег, --project (-Project) — имя проекта Docker Compose (чтобы держать две установки рядом), --no-start (-NoStart) — только подготовить файлы. Справка: --help (-Help). Скрипт не требует sudo и прав администратора и не перезаписывает существующий .env. Перед запуском он проверяет, что порты 80 и 3000 свободны. Прочитайте скрипт до запуска: install_yahont.sh, install_yahont.ps1.

Если на сервере уже работает nginx и порт 80 занят, добавьте параметр --bind-local ПОРТ (-BindLocal ПОРТ). Установщик создаст docker-compose.override.yml, и Yahont будет слушать только 127.0.0.1:ПОРТ. Поставьте перед ним обратный прокси с HTTPS (docs/reverse-proxy.md). Нужен Docker Compose 2.24.4 или новее.

curl -fsSL https://yahont.ai/install_yahont.sh | bash -s -- --bind-local 3100

Вручную. Те же шаги без скрипта:

git clone https://github.com/pipedude/yahont-ce.git
cd yahont-ce/deployment/docker_compose
cp env.template .env
openssl rand -hex 32   # вставьте результат в USER_AUTH_SECRET в файле .env
docker compose up -d

Без значения USER_AUTH_SECRET сервер не запустится. Для рабочей установки смените в .env и пароли по умолчанию (подсказки есть в самом файле).

Откройте http://localhost:3000 или указанный в .env WEB_DOMAIN=. Если вы запустили Yahont на удалённом сервере, откройте http://<адрес сервера>:3000: localhost — это компьютер, где работают контейнеры. Первый зарегистрированный пользователь становится администратором. Затем подключите модель и источники знаний в панели администратора.

[!IMPORTANT] docker compose up -d скачивает готовые образы yahontai/yahont-ce-backend, yahontai/yahont-ce-web и yahontai/yahont-ce-model-server из Docker Hub. Версию задаёт IMAGE_TAG в .env: по умолчанию latest. Чтобы закрепить выпуск, укажите его тег вида vX.Y.Z из CHANGELOG.md. Образы опубликованы для платформы linux/amd64. Для ARM готовых образов нет.

Чтобы собрать образы из исходного кода вашей копии репозитория (свои правки, ARM), запускайте docker compose up -d --build. Сборка веб-образа требует около 4 ГБ оперативной памяти.

Обновление: git pull, затем docker compose pull и docker compose up -d. Если вы собирали образы сами, docker compose pull заменит их опубликованными, а docker compose up -d --build вернёт ваши.

[!WARNING] Docker Compose публикует порты 80 и 3000 на всех сетевых интерфейсах. Если вы устанавливаете Yahont на сервер с публичным адресом, не оставляйте их открытыми: смените пароли по умолчанию в .env и поставьте перед Yahont обратный прокси с HTTPS (пошаговая инструкция с Nginx и Let's Encrypt: docs/reverse-proxy.md). Чтобы приложение слушало только локальный адрес, создайте рядом с docker-compose.yml файл docker-compose.override.yml (нужен Docker Compose 2.24.4 или новее), укажите в .env адрес сайта в WEB_DOMAIN и перенаправляйте на этот порт прокси:
services:
  nginx:
    ports: !override
      - "127.0.0.1:3100:80"
Брандмауэр ufw не закрывает порты, которые публикует Docker.

Подробнее о развёртывании через Docker — docs.yahont.ai/deployment/local/docker.

Чего нет в этой версии (CE)

Функций Enterprise Edition Onyx. Например, групп пользователей, синхронизации прав с источниками, SCIM, аналитики и истории запросов.
Onyx Craft. По умолчанию отключён, в этой версии не протестирован и не описан.
Полного бренда в бэкенде. В письмах и части сообщений сервера пока встречается «Onyx».

📚 Лицензия

Код вне папок ee распространяется по лицензии MIT, см. LICENSE. Авторские права на исходный код Onyx принадлежат DanswerAI, Inc.
Папки web/src/app/ee и web/src/ee взяты из Onyx без изменений. Их лицензия — Onyx Enterprise License, файл LICENSE в каждой папке.

🤝 Сообщество и участие

💬 Вопросы и обсуждение — в Telegram-группе t.me/yahont_ai.
🐞 Ошибки и предложения — в Issues.
🔧 Хотите помочь с кодом? Прочитайте CONTRIBUTING.md. Pull request принимаем: изменения переносим в основную ветку разработки и публикуем со следующим обновлением.
🔐 Уязвимости — по правилам из SECURITY.md, не через Issues.
📧 Почта — [email protected].

⬆ К началу

pipedude/yahont-ce

Measured star growth

About

README.md