2025-10-09 14:43:27 +08:00
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# 快速开始指南
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2025-10-08 22:58:30 +08:00
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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Yuxi-Know(语析)是一个基于知识图谱和向量数据库的智能知识库系统。通过本文档,你可以在几分钟内完成环境搭建并开始使用。
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2025-10-14 16:37:25 +08:00
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::: tip 提示
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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除了此文档网站外,你还可以访问 [Zread](https://zread.ai/xerrors/Yuxi-Know) 或 [DeepWiki](https://deepwiki.com/xerrors/Yuxi-Know) 查看自动生成的详细项目文档。
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2025-10-14 16:37:25 +08:00
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:::
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2025-10-08 22:58:30 +08:00
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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## 环境要求
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2025-10-08 22:58:30 +08:00
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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项目采用微服务架构设计,默认服务无需 GPU 支持。如果需要使用 OCR 功能,可以通过环境变量配置外部服务。
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2025-10-09 14:43:27 +08:00
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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## 快速安装
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2025-10-14 16:37:25 +08:00
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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### 步骤一:获取项目代码
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2025-10-09 14:43:27 +08:00
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```bash
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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# 克隆稳定版本(推荐新用户使用 v0.5.1)
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2026-03-06 11:49:31 +08:00
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git clone --branch v0.5.1 --depth 1 https://github.com/xerrors/Yuxi-Know.git
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2025-10-09 14:43:27 +08:00
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cd Yuxi-Know
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```
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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版本选择建议:
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| 版本 | 适用场景 |
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|------|----------|
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| v0.5.x | 稳定版本,适合生产环境使用 |
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| main | 开发版本,包含最新特性(可能不稳定) |
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2025-10-09 14:43:27 +08:00
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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### 步骤二:配置环境变量
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2025-12-15 10:27:59 +08:00
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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**方式一:使用初始化脚本(推荐)**
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2025-12-15 10:27:59 +08:00
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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我们提供了自动化脚本,帮你完成环境配置和 Docker 镜像拉取:
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2025-12-15 10:27:59 +08:00
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|
```bash
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# Linux/macOS
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./scripts/init.sh
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# Windows PowerShell
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.\scripts\init.ps1
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```
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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脚本会引导你完成以下配置:
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- 创建 `.env` 配置文件
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- 设置 `SILICONFLOW_API_KEY`(必需,用于调用大模型)
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- 设置 `TAVILY_API_KEY`(可选,用于搜索服务)
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- 自动拉取必需的 Docker 镜像
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2025-12-15 10:27:59 +08:00
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::: tip API Key 获取
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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- **硅基流动**:访问 [cloud.siliconflow.cn](https://cloud.siliconflow.cn/i/Eo5yTHGJ),注册即送 14 元额度
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|
- **Tavily**:访问 [app.tavily.com](https://app.tavily.com/) 获取搜索 API Key(可选)
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2025-12-15 10:27:59 +08:00
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:::
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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**方式二:手动配置**
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2025-10-09 14:43:27 +08:00
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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如果偏好手动配置:
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2025-10-09 14:43:27 +08:00
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|
```bash
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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|
# 复制环境变量模板
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2025-10-10 18:07:06 +08:00
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cp .env.template .env
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2025-10-09 14:43:27 +08:00
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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|
# 编辑 .env 文件,填入你的 API Key
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|
```
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2025-10-08 22:58:30 +08:00
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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### 步骤三:启动服务
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2025-10-09 14:43:27 +08:00
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|
```bash
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# 构建并启动所有服务
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docker compose up --build -d
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|
```
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2025-10-08 22:58:30 +08:00
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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|
服务首次启动需要等待镜像拉取和编译,请耐心等待 2-3 分钟。
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2025-10-08 22:58:30 +08:00
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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### 步骤四:访问系统
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2025-10-08 22:58:30 +08:00
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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服务启动后,访问以下地址:
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2025-10-08 22:58:30 +08:00
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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| 服务 | 地址 |
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|
|------|------|
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| Web 界面 | http://localhost:5173 |
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| API 文档 | http://localhost:5050/docs |
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2025-12-23 12:12:34 +08:00
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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首次访问时,系统会要求你设置超级管理员账号和密码,请妥善保存。
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2025-12-23 12:12:34 +08:00
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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|
## 开始使用
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2025-12-23 12:12:34 +08:00
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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|
完成上述配置后,你就可以开始使用了:
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2025-12-23 12:12:34 +08:00
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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1. 登录系统(使用刚才设置的超级管理员账号)
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2. 进入「智能体」页面
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3. 选择或创建一个智能体
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4. 在右侧面板配置提示词、选择模型和工具
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5. 开始对话
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2025-12-23 12:12:34 +08:00
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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2025-12-23 12:12:34 +08:00
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## 故障排除
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2025-10-08 22:58:30 +08:00
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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### 查看服务状态
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2025-10-09 14:43:27 +08:00
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|
```bash
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# 查看所有容器状态
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docker ps
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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# 实时查看后端日志
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2025-10-09 14:43:27 +08:00
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docker logs api-dev -f
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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# 实时查看前端日志
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2025-10-09 14:43:27 +08:00
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docker logs web-dev -f
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|
```
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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|
### 常见问题
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2025-10-08 22:58:30 +08:00
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<details>
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2025-10-09 14:43:27 +08:00
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<summary><strong>Docker 镜像拉取失败</strong></summary>
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2025-10-08 22:58:30 +08:00
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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|
如果网络原因导致镜像拉取失败,可以尝试:
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2025-10-08 22:58:30 +08:00
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|
```bash
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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# 手动拉取基础镜像
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2025-12-03 12:59:43 +08:00
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bash docker/pull_image.sh python:3.12-slim
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2025-10-08 22:58:30 +08:00
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|
```
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2025-10-09 14:43:27 +08:00
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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**离线环境部署方案**:
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2025-10-09 14:43:27 +08:00
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2025-10-08 22:58:30 +08:00
|
|
|
|
```bash
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
|
|
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|
# 在有网络的环境导出镜像
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|
bash docker/save_docker_images.sh
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2025-10-08 22:58:30 +08:00
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
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# 传输到目标机器
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scp docker_images_xxx.tar user@host:/path/
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2025-10-08 22:58:30 +08:00
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|
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|
|
2026-03-10 13:55:19 +08:00
|
|
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|
# 导入镜像
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2025-10-08 22:58:30 +08:00
|
|
|
|
docker load -i docker_images_xxx.tar
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|
|
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|
|
```
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|
|
|
|
</details>
|
2025-10-09 14:43:27 +08:00
|
|
|
|
|
2025-10-08 22:58:30 +08:00
|
|
|
|
<details>
|
2025-10-09 14:43:27 +08:00
|
|
|
|
<summary><strong>构建失败</strong></summary>
|
2025-10-08 22:58:30 +08:00
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|
|
2026-03-10 13:55:19 +08:00
|
|
|
|
多数构建失败是由于网络问题。尝试配置代理:
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2025-10-08 22:58:30 +08:00
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
```bash
|
2026-03-10 13:55:19 +08:00
|
|
|
|
# Linux/macOS
|
2025-10-08 22:58:30 +08:00
|
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|
export HTTP_PROXY=http://IP:PORT
|
|
|
|
|
|
export HTTPS_PROXY=http://IP:PORT
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2025-12-15 09:00:26 +08:00
|
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|
# Windows PowerShell
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|
$env:HTTP_PROXY="http://IP:PORT"
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|
|
$env:HTTPS_PROXY="http://IP:PORT"
|
2025-10-08 22:58:30 +08:00
|
|
|
|
```
|
2025-10-09 14:43:27 +08:00
|
|
|
|
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2026-03-10 13:55:19 +08:00
|
|
|
|
如果配置代理后反而失败,尝试移除代理后重试。
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2025-10-08 22:58:30 +08:00
|
|
|
|
</details>
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|
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|
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|
|
<details>
|
2026-03-10 13:55:19 +08:00
|
|
|
|
<summary><strong>Milvus 服务启动失败</strong></summary>
|
2025-10-09 14:43:27 +08:00
|
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|
|
|
|
|
|
|
```bash
|
|
|
|
|
|
# 重启 Milvus 服务
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|
docker compose up milvus -d
|
|
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|
|
|
docker restart api-dev
|
|
|
|
|
|
```
|
2025-10-08 22:58:30 +08:00
|
|
|
|
</details>
|
2026-03-10 13:55:19 +08:00
|
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::: tip 调试面板
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前端提供了调试面板(在头像菜单中可找到),可以查看详细的请求和响应信息。生产环境建议关闭此特性。
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:::
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|
## 下一步
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- 了解如何配置模型:阅读 [模型配置](./model-config.md)
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- 探索知识库功能:阅读 [知识库与知识图谱](./knowledge-base.md)
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- 学习智能体开发:阅读 [智能体开发](../agents/agents-config.md)
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