WeKnora作为基于大语言模型的AI框架，为深度文档理解、语义检索和上下文感知回答提供了强大支持。本指南将带您从零开始，在10分钟内完成整个平台的搭建，实现智能知识管理的完整流程。
【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
🎯 部署前准备：环境检查与配置
在开始部署前，请确保您的系统满足以下基本要求：
系统环境要求
- Docker 20.10及以上版本
- Docker Compose 2.0及以上版本
- 至少4GB可用内存
- 20GB以上磁盘空间
网络配置确认
- 确保能够访问容器镜像仓库
- 检查80、8080、5432、6379等端口是否可用
🚀 快速部署步骤：三步完成系统搭建
第一步：获取项目源码
通过以下命令获取最新的WeKnora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个性化设置：
cp .env.example .env主要配置项包括：
- 数据库类型选择
- 存储服务配置
- 本地LLM服务地址
- 前后端服务端口
第三步：一键启动服务
使用自动化脚本快速启动所有组件：
./scripts/start_all.sh📊 服务组件详解：架构与功能
WeKnora采用现代化的微服务架构，各个组件分工明确：
核心应用服务
- 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
前端界面系统
- 基于Vue.js的现代化Web界面
- 直观的知识库管理功能
- 实时对话交互体验
数据存储层
- PostgreSQL关系型数据库
- Redis缓存和会话管理
- MinIO文件对象存储
- Neo4j知识图谱存储
⚙️ 配置优化策略：不同环境适配
开发环境配置建议
对于开发和调试场景，推荐使用以下配置优化：
- 启用调试模式便于问题排查
- 配置热重载提升开发效率
- 设置详细的日志记录
生产环境性能调优
生产部署需要考虑以下关键因素：
- 合理分配CPU和内存资源
- 优化数据库连接池配置
- 设置合理的缓存策略
🔧 故障排除手册：常见问题解决方案
服务启动异常处理
当遇到服务启动失败时，可以通过以下方式排查：
检查容器运行状态：
docker-compose ps查看详细日志信息：
docker-compose logs -f app数据库连接问题
验证数据库服务是否正常：
docker-compose exec postgres psql -U 用户名 -d 数据库名文件上传功能异常
检查存储服务配置状态：
docker-compose exec minio mc admin info local💡 进阶使用技巧：系统监控与扩展
性能监控配置
集成系统监控工具实现全面监控：
- 配置应用性能指标收集
- 设置告警规则及时发现问题
- 定期分析系统运行状态
扩展部署方案
根据业务需求进行系统扩展：
- 增加应用实例提升并发能力
- 优化数据库索引配置
- 合理配置负载均衡策略
📋 操作命令速查表
核心服务管理命令| 命令 | 功能描述 | |------|----------| |./scripts/start_all.sh| 启动所有服务组件 | |./scripts/start_all.sh -s| 停止所有运行服务 | |./scripts/start_all.sh -c| 系统环境健康检查 | |docker-compose ps| 查看容器运行状态 | |docker-compose logs -f app| 实时监控应用日志 |
重要资源目录
- 配置目录：config/
- 部署脚本：scripts/
- 官方文档：docs/
- 知识图谱配置：docs/KnowledgeGraph.md
通过本指南的详细步骤，您可以快速完成WeKnora平台的完整部署。无论是个人学习使用还是企业级应用场景，这套容器化方案都能提供稳定可靠的服务基础，助力您构建智能化的知识管理体系。
【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
