# 快速开始指南 ::: tip 提示 除了此文档网站外,小伙伴们还可以在 [Zread](https://zread.ai/xerrors/Yuxi-Know) 或 [DeepWiki](https://deepwiki.com/xerrors/Yuxi-Know) 平台查看自动生成的详细项目文档。 ::: ## 快速开始 ### 安装步骤 项目采用微服务架构,核心服务无需 GPU 支持。GPU 仅用于可选的 OCR 服务和本地模型推理,可通过环境变量配置外部服务。 #### 1. 获取项目代码 ```bash # 克隆稳定版本 git clone --branch v0.4.0-beta --depth 1 https://github.com/xerrors/Yuxi-Know.git cd Yuxi-Know ``` ::: warning 版本说明 - `v0.3.0`: 稳定版本 - `v0.4.0-beta`:最新的 Beta 测试版 - `main`: 最新开发版本(不稳定,新特性可能会导致新 bug) ::: #### 2. 项目启动 **方法 1**:使用 init 脚本(推荐) 我们提供了自动化的初始化脚本,可以帮您完成环境配置和 Docker 镜像拉取: ```bash # Linux/macOS ./scripts/init.sh # Windows PowerShell .\scripts\init.ps1 ``` 脚本会: - 检查并创建 `.env` 文件 - 提示您输入 `SILICONFLOW_API_KEY`(必需) - 提示您输入 `TAVILY_API_KEY`(可选,用于搜索服务) - 自动拉取所有必需的 Docker 镜像 ::: tip API Key 获取 - [硅基流动](https://cloud.siliconflow.cn/i/Eo5yTHGJ) 注册即送 14 元额度 - [Tavily](https://app.tavily.com/) 获取搜索服务 API Key(可选) ::: **方法 2**:手动配置环境变量 复制环境变量模板并编辑: ```bash cp .env.template .env ``` 编辑 `.env` 文件,配置必需的 API 密钥,这里强烈建议先使用硅基流动的 API 和模型(DeepSeek)验证平台的功能无误后,再尝试切换到自己的模型: <<< @/../.env.template#model_provider{bash 5} ::: tip 免费获取 API Key [硅基流动](https://cloud.siliconflow.cn/i/Eo5yTHGJ) 注册即送 14 元额度,支持多种开源模型。 ::: #### 3. 启动服务 ```bash # 构建并启动所有服务 docker compose up --build # 后台运行(推荐) docker compose up --build -d ``` #### 4. 访问系统 服务启动完成后,访问以下地址: - **Web 界面**: `http://localhost:5173` - **API 文档**: `http://localhost:5050/docs` #### 5. 停止服务 ```bash docker compose down ``` ## 对话 项目第一次启动后,会要求填写超级管理员账号和密码,请确保填写正确。 然后在智能体页面可以进行对话,在右侧可以配置提示词、模型、工具等参数。 ![agent.png](/images/agent.png) ## 故障排除 #### 查看服务状态 ```bash # 查看所有容器状态 docker ps # 查看后端服务日志 docker logs api-dev -f # 查看前端服务日志 docker logs web-dev -f ``` #### 常见问题
Docker 镜像拉取失败 如果拉取镜像失败,可以尝试手动拉取: ```bash # Linux/macOS bash docker/pull_image.sh python:3.12-slim # Windows PowerShell powershell -ExecutionPolicy Bypass -File docker/pull_image.ps1 python:3.12-slim ``` **离线镜像拉取方案**: ```bash # 在有网络的环境保存镜像(镜像名称需要确认是否和实际一致) bash docker/save_docker_images.sh # Linux/macOS powershell -ExecutionPolicy Bypass -File docker/save_docker_images.ps1 # Windows # 传输到目标设备 scp docker_images_xxx.tar @: # 在目标设备加载镜像 docker load -i docker_images_xxx.tar ```
构建失败 如果构建失败,通常是网络问题,可以配置代理: ```bash # Linux / macOS export HTTP_PROXY=http://IP:PORT export HTTPS_PROXY=http://IP:PORT # Windows PowerShell $env:HTTP_PROXY="http://IP:PORT" $env:HTTPS_PROXY="http://IP:PORT" ``` 如果已配置代理但构建失败,尝试移除代理后重试。
Milvus 启动失败 ```bash # 重启 Milvus 服务 docker compose up milvus -d docker restart api-dev ```