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从零开始部署Knowledge Table:面向新手的完整安装教程

从零开始部署Knowledge Table:面向新手的完整安装教程 从零开始部署Knowledge Table面向新手的完整安装教程【免费下载链接】knowledge-tableKnowledge Table is an open-source package designed to simplify extracting and exploring structured data from unstructured documents.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kn/knowledge-tableKnowledge Table是一款开源工具专为简化从非结构化文档中提取和探索结构化数据而设计。本教程将带您通过简单步骤完成部署即使是新手也能轻松上手。 准备工作部署前的必备条件在开始部署前请确保您的系统已安装以下工具Git用于克隆代码仓库Docker 和 Docker Compose用于容器化部署如果您使用的是Ubuntu系统可以通过以下命令快速安装依赖sudo apt update sudo apt install git docker.io docker-compose -y sudo systemctl enable docker sudo systemctl start docker 第一步获取项目代码打开终端执行以下命令克隆项目仓库git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/kn/knowledge-table cd knowledge-table查看项目结构确认克隆成功核心部署文件包括主配置文件docker-compose.yml后端服务配置backend/docker-compose.yml⚙️ 第二步配置环境变量进入后端目录并创建环境变量文件cd backend cp .env.example .env # 如果没有.example文件直接创建.env使用文本编辑器打开.env文件设置必要参数# 基础配置 ENVIRONMENTdev TESTING0 # API服务端口保持默认即可 PORT8000 # 数据库配置如使用外部数据库需修改 DATABASE_URLsqlite:///./knowledge_table.db 第三步一键启动服务返回项目根目录执行Docker Compose命令启动所有服务cd .. # 回到knowledge-table目录 docker-compose up -d --build等待部署完成首次部署可能需要5-10分钟下载依赖可以通过以下命令检查服务状态docker-compose ps正常运行时会显示两个服务frontend前端界面端口3000backendAPI服务端口8000✅ 第四步验证部署是否成功打开浏览器访问前端界面http://localhost:3000访问API健康检查接口验证后端状态http://localhost:8000/health成功响应应为{status:healthy,timestamp:2026-08-14T07:47:54Z} 常见问题解决服务启动失败怎么办查看日志定位问题docker-compose logs -f backend # 查看后端日志 docker-compose logs -f frontend # 查看前端日志检查端口是否被占用netstat -tulpn | grep 8000 # 检查后端端口 netstat -tulpn | grep 3000 # 检查前端端口如何更新到最新版本git pull origin main docker-compose down docker-compose up -d --build 进阶操作目录结构解析项目核心目录说明帮助您更好地了解系统架构前端代码frontend/src/组件目录frontend/src/components/配置文件frontend/src/config/后端代码backend/src/app/API接口backend/src/app/api/v1/endpoints/核心服务backend/src/app/services/文档处理backend/src/app/services/document_service.py向量数据库backend/src/app/services/vector_db/通过以上步骤您已经成功部署了Knowledge Table接下来可以开始探索从非结构化文档中提取结构化数据的强大功能了。如有其他问题欢迎查阅项目的CONTRIBUTING.md获取更多帮助。【免费下载链接】knowledge-tableKnowledge Table is an open-source package designed to simplify extracting and exploring structured data from unstructured documents.项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/kn/knowledge-table创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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