Yahont — контекстный слой на базе всех ваших знаний и приложений

«Языковые модели уже достаточно хорошо знают всё публичное и открытое. А что, если бы они знали и то, что происходит в нашем рабочем пространстве? Нам нужна настоящая супер-сила ИИ, 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.

🎬 Демонстрация

https://github.com/user-attachments/assets/f7a88b8b-080a-444a-b51d-a7447507aec0

Related MCP server: mcp-rag-bridge

💡 Для чего это нужно

«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 50 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.

🧭 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.

🧩 Режимы развёртывания

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

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.

🚀 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.

services:
  nginx:
    ports: !override
      - "127.0.0.1:3100:80"

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 — support@yahont.ai.