网站开发用什么系统比较好?电商网站开发详细介绍

网站开发用什么系统比较好?,电商网站开发详细介绍,专业的销售网站,龙岗同乐社区网站建设WeKnora是一款基于大语言模型的AI框架#xff0c;为深度文档理解、语义检索和上下文感知回答提供强大支持。本指南将带您快速完成WeKnora的容器化部署#xff0c;实现从零到一的完整搭建过程。 【免费下载链接】WeKnora LLM-powered framework for deep document understandi…WeKnora是一款基于大语言模型的AI框架为深度文档理解、语义检索和上下文感知回答提供强大支持。本指南将带您快速完成WeKnora的容器化部署实现从零到一的完整搭建过程。【免费下载链接】WeKnoraLLM-powered framework for deep document understanding, semantic retrieval, and context-aware answers using RAG paradigm.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeKnora 快速启动一键部署AI知识库第一步获取项目代码git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeKnora cd WeKnora第二步配置环境参数复制环境配置文件并进行必要修改cp .env.example .env关键配置项说明DB_DRIVER数据库类型选择STORAGE_TYPE存储服务配置OLLAMA_BASE_URL本地LLM服务地址APP_PORT后端API服务端口FRONTEND_PORT前端界面访问端口第三步一键启动服务使用项目提供的自动化脚本启动所有组件./scripts/start_all.sh启动成功后您可以通过以下地址访问服务前端界面http://localhost:80API接口http://localhost:8080 环境检查清单在开始部署前请确保您的环境满足以下要求✅系统要求Docker 20.10Docker Compose 2.04GB可用内存20GB磁盘空间✅网络要求可访问Docker镜像仓库拉取镜像如需离线部署请提前下载镜像✅端口占用检查确保以下端口未被占用80前端8080API5432数据库6379缓存️ 架构解析微服务组件详解WeKnora采用现代化的微服务架构各个组件分工明确共同构成完整的AI知识库平台。核心服务组件主应用服务app承担所有业务逻辑处理提供RESTful API接口负责文档解析和向量化处理前端界面frontend基于Vue.js的现代化Web界面提供直观的知识库管理功能支持实时对话交互数据存储层PostgreSQL关系型数据存储Redis缓存和会话管理MinIO文件对象存储Neo4j知识图谱存储⚙️ 配置指南多环境适配方案开发环境配置对于开发调试建议使用以下配置# docker-compose.dev.yml services: app: volumes: - ./:/app environment: - GIN_MODEdebug生产环境优化生产部署需要考虑性能和稳定性services: app: deploy: resources: limits: cpus: 2 memory: 4G 故障排除常见问题解决方案服务启动失败排查检查容器日志定位问题docker-compose logs -f app常见解决方案端口冲突修改.env文件中的端口配置依赖服务未就绪等待或手动启动依赖服务镜像拉取失败检查网络或使用离线镜像数据库连接问题验证数据库服务状态docker-compose exec postgres psql -U $DB_USER -d $DB_NAME 进阶技巧性能优化建议系统调优策略增加应用实例数量提升并发能力优化数据库查询和索引配置合理配置缓存策略减少IO压力知识库管理技巧合理配置文档分块策略优化向量检索参数定期更新知识图谱 核心资源汇总重要文档目录配置目录config/部署脚本scripts/官方文档docs/知识库配置docs/KnowledgeGraph.md核心源码结构前端源码frontend/src/后端服务internal/文档解析docreader/通过本指南您已经掌握了WeKnora的完整部署流程。无论是个人学习还是企业级应用这套容器化方案都能为您提供稳定可靠的服务基础。随着业务发展您可以根据实际需求进一步扩展和优化系统架构。【免费下载链接】WeKnoraLLM-powered framework for deep document understanding, semantic retrieval, and context-aware answers using RAG paradigm.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/we/WeKnora创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考