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# 第二节 准备工作
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> 本节环境配置方面主推两种基于浏览器的集成开发环境。不管是手机、平板还是电脑,随时都可以上号运行代码。虽然手机平板可能体验不佳,但胜在能用。
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## 一、大模型 API 配置
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### 1.1 AIHubmix API 申请
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AIHubmix 是一个美国平台,公司注册在美国的特拉华州,一站式聚合了全球主流的 AI 模型,最新的模型通常能在发布当天最晚不超过 1 周就会支持。完全对接相关模型的云厂商(OpenAI 对接的是 Azure 云,Gemini 对接的 Google 官方,Claude 对接的是 AWS,其他开源等模型是对接到各大知名云厂商或者推理公司)。AIHubmix 的服务器是在美国谷歌云上采用集群部署,同时因为完全对接云厂商,所以稳定性非常好,有多端点路由机制,可以达到比直连官方更稳定的效果。
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> AIHubmix 提供的免费模型足够我们完成项目的学习。
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1. **访问 AIHubmix 平台**
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打开浏览器,访问 [AIHubmix](https://aihubmix.com/?aff=anNj)。
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2. **登录或注册账号**
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如果已有账号,可以直接登录。如果没有,请点击页面右上角的注册按钮,使用邮箱或手机号完成注册。
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3. **模型筛选**
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注册完成后,来到[模型页面](https://aihubmix.com/models)。标签选择`免费`,可以看到官方提供了一定数量的免费模型。而且 AIHubmix 还提供了很多嵌入和重排序的国内外模型选择,这些在 RAG 领域都很常用。
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4. **管理 API 密钥**
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接着进入[密钥管理页面](https://console.aihubmix.com/token),如下图所示,默认已经有了一个密钥可以直接复制使用。当然也可以点击 `创建 Key` 填写名称后重新创建一个。
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### 1.2 DeepSeek API 申请
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要使用 Deepseek 提供的大语言模型服务,你首先需要一个 API Key。下面是申请步骤:
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1. **访问 Deepseek 开放平台**
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打开浏览器,访问 [Deepseek 开放平台](https://platform.deepseek.com/)。
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2. **登录或注册账号**
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如果你已有账号,请直接登录。如果没有,请点击页面上的注册按钮,使用邮箱或手机号完成注册。
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3. **创建新的 API 密钥**
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登录成功后,在页面左侧的导航栏中找到并点击 `API Keys`。在 API 管理页面,点击 `创建 API key` 按钮。输入一个跟其他api key不重复的名称后点击创建。
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4. **保存 API Key**
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系统会为你生成一个新的 API 密钥。请**立即复制**并将其保存在一个安全的地方。
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> 注意:出于安全原因,这个密钥只会完整显示一次,关闭弹窗后就没法再看到了。
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## 二、GitHub Codespaces 环境配置(推荐)
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> 首先确定是否具有可以流畅访问 GitHub 的网络环境,若无法流畅访问请使用下面的Cloud Studio
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GitHub Codespaces 是 GitHub 提供的一项服务,允许开发者在云端创建、编辑和运行代码。它提供了一个预配置的开发环境,包括代码编辑器、终端、调试工具等,可以直接在浏览器中使用。
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### 2.1 创建Codespaces
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1. **访问项目地址**
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打开浏览器,访问 [all-in-rag](https://github.com/datawhalechina/all-in-rag)
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2. **创建新分支**
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在项目页面的右上角,点击 `Fork` 按钮,创建一个新的分支。稍等一会儿即可创建成功。
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3. **创建Codespaces**
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在项目页面的右上角,点击 `Code` 按钮,然后选择 `Codespaces` 选项卡。点击 `New codespace` 按钮,等待新的 Codespaces 环境创建成功。
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4. **再次进入Codespaces**
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网页关闭后,找到刚才新建的存储库,点击红框框选内容即可重新进入 codespace 环境。
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5. **额度设置**
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找到 GitHub 的账户设置中的 codespace 设置,挂起时间建议根据自己情况调整(时间过长会浪费额度,免费账号提供了单核120小时的额度)
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### 2.2 python环境配置
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进入 IDE 后先选择下方终端
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1. **更新系统软件包**
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在终端输入下面指令:
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```bash
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sudo apt update
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sudo apt upgrade -y
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```
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2. **安装Miniconda**
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```bash
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wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda.sh
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bash ~/miniconda.sh
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```
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- 按 Enter 阅读许可协议
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- 输入 `yes` 同意协议
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- 安装路径提示时直接按 Enter(使用默认路径 /home/ubuntu/miniconda3)
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- 是否初始化Miniconda:输入 `yes` 将Miniconda添加到您的PATH环境变量中。
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```bash
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source ~/.bashrc
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conda --version
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```
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如果显示版本号,说明安装成功。
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### 2.3 API配置
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1. 使用 `vim` 编辑器打开你的 shell 配置文件。
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```bash
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vim ~/.bashrc
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```
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2. 输入 `i` 进入编辑模式,在文件末尾添加以下行,将 `[你的大模型 API 密钥]` 替换为你自己的密钥:
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```bash
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export DEEPSEEK_API_KEY=[你的大模型 API 密钥]
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```
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如果选择的是 `AIHubmix` 平台,为了增加辨识度也可以使用:
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```bash
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export AIHUBMIX_API_KEY=[你的大模型 API 密钥]
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```
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||||
> 不要带 `[]`
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||||
3. 保存并退出 在 vim 中,按 Esc 键进入命令模式,然后输入 `:wq` 并按 Enter 键保存文件并退出。
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4. 使配置生效 执行以下命令来立即加载更新后的配置,让环境变量生效:
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```bash
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source ~/.bashrc
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```
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### 2.4 创建并激活虚拟环境
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1. **创建虚拟环境**
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```bash
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conda create --name all-in-rag python=3.12.7
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```
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出现选项直接回车即可。
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2. **激活虚拟环境**
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使用以下命令激活虚拟环境:
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```bash
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conda activate all-in-rag
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```
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3. **依赖安装**
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||||
如果严格安装上述流程当前应该在项目根目录,进入code目录安装依赖库
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```bash
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cd code
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pip install -r requirements.txt
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```
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> 如果出现关于grpcio的版本错误无需在意。
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## 三、Cloud Studio 环境配置(国内环境推荐)
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Cloud Studio 是腾讯云推出的一款基于浏览器的集成开发环境(IDE)。支持CPU与GPU的访问。
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> 听说一个月是50个小时的免费额度🤔
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### 3.1 应用创建
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1. **访问 Cloud Studio**
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打开浏览器,访问 [Cloud Studio](https://cloudstudio.net/)。
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2. **登录或注册账号**
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点击页面右上角的 `注册登录` 按钮,使用微信等方式完成登录。
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3. **创建应用**
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在页面上方的导航栏中找到并点击 `创建应用`。选择 `从 Git 仓库导入` ,在项目地址栏输入 `https://github.com/datawhalechina/all-in-rag.git` 后回车,将会自动为你创建标题和描述。
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> 注意描述中不要包含网址
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4. **再次进入**
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后续在[应用管理页面](https://cloudstudio.net/my-app)找到之前创建的应用,点击后选择右上角编写代码即可再次进入。
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### 3.2 python环境配置
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进入 IDE 后先选择右侧终端
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1. **更新系统软件包**
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在终端输入下面指令:
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```bash
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sudo apt update
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sudo apt upgrade -y
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```
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2. **切换普通用户**
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```bash
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su ubuntu
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```
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3. **安装Miniconda**
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```bash
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wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda.sh
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bash ~/miniconda.sh
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```
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- 按 Enter 阅读许可协议
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- 输入 `yes` 同意协议
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- 安装路径提示时直接按 Enter(使用默认路径 /home/ubuntu/miniconda3)
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- 是否初始化Miniconda:输入 `yes` 将Miniconda添加到您的PATH环境变量中。
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```bash
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source ~/.bashrc
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conda --version
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```
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如果显示版本号,说明安装成功。
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### 3.3 API配置
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1. 使用 `vim` 编辑器打开你的 shell 配置文件。
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```bash
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vim ~/.bashrc
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```
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2. 输入 `i` 进入编辑模式,在文件末尾添加以下行,将 `[你的大模型 API 密钥]` 替换为你自己的密钥:
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```bash
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||||
export DEEPSEEK_API_KEY=[你的大模型 API 密钥]
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```
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||||
如果选择的是 `AIHubmix` 平台,为了增加辨识度也可以使用:
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||||
```bash
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||||
export AIHUBMIX_API_KEY=[你的大模型 API 密钥]
|
||||
```
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||||
> 不要带 `[]`
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||||
3. 保存并退出 在 vim 中,按 Esc 键进入命令模式,然后输入 `:wq` 并按 Enter 键保存文件并退出。
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4. 使配置生效 执行以下命令来立即加载更新后的配置,让环境变量生效:
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```bash
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||||
source ~/.bashrc
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||||
```
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### 3.4 创建并激活虚拟环境
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1. **创建虚拟环境**
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```bash
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conda create --name all-in-rag python=3.12.7
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```
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||||
出现选项直接回车即可。
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||||
2. **配置文件权限**
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```bash
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sudo chown -R ubuntu:ubuntu code models
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```
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3. **激活虚拟环境**
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使用以下命令激活虚拟环境:
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```bash
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conda activate all-in-rag
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```
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4. **依赖安装**
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如果严格安装上述流程当前应该在项目根目录,进入code目录安装依赖库
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```bash
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cd code
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pip install -r requirements.txt
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```
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> 如果出现关于grpcio的版本错误无需在意。
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## 四、windows环境配置(使用Cloud Studio 或 Codespaces 可跳过此步骤)
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### 4.1 API配置
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1. 右键点击 “计算机” 或 “此电脑”,然后点击 “属性”。
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2. 在左侧菜单中,点击 “高级系统设置”。
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3. 在 “系统属性” 对话框中,点击 “高级” 选项卡,然后点击下方的 “环境变量” 按钮。
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4. 在 “环境变量” 对话框中,点击 “新建”(在 “用户变量” 部分下),然后输入以下信息:
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- 变量名:DEEPSEEK_API_KEY
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- 变量值:[你的 Deepseek API 密钥]
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### 4.2 安装Miniconda
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1. **下载安装程序**
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优先推荐访问[清华大学开源软件镜像站](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/),以获得更快的下载速度。根据你的系统选择最新的 `.exe` 版本下载。
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你也可以从 [Miniconda 官方网站](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html)下载。
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2. **运行安装向导**
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下载完成后,双击 `.exe` 文件启动安装。按照向导提示操作:
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* **Welcome**: 点击 `Next`。
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* **License Agreement**: 点击 `I Agree`。
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* **Installation Type**: 选择 `Just Me`,点击 `Next`。
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* **Choose Install Location**: 建议保持默认路径,或选择一个不含中文和空格的路径。点击 `Next`。
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* **Advanced Installation Options**: **请不要勾选** “Add Miniconda3 to my PATH environment variable”。我们将稍后手动配置环境变量。点击 `Install`。
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* **Installation Complete**: 安装完成后,点击 `Next`,然后取消勾选 “Learn more” 并点击 `Finish` 完成安装。
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3. **手动配置环境变量**
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为了能在任意终端窗口使用 `conda` 命令,需要手动配置环境变量。
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* 在Windows搜索栏中搜索“编辑系统环境变量”并打开。
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* 在“系统属性”窗口中,点击“环境变量”。
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* 在“环境变量”窗口中,找到“系统变量”下的 `Path` 变量,选中并点击“编辑”。
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* 在“编辑环境变量”窗口中,新建三个路径,将它们指向你 Miniconda 的安装目录下的相应文件夹。如果你的安装路径是 `D:\Miniconda3`,则需要添加:
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```
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D:\Miniconda3
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D:\Miniconda3\Scripts
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D:\Miniconda3\Library\bin
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```
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* 完成后,一路点击“确定”保存更改。
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### 4.3 配置 Conda 镜像源
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为了加快后续使用 `conda` 安装包的速度,强烈建议配置国内镜像源。打开一个新的终端或 Anaconda Prompt,运行以下命令:
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```bash
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conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
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conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
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conda config --set show_channel_urls yes
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```
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配置完成后,可以通过 `conda config --show channels` 命令查看已添加的源。
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## 五、项目代码拉取(使用Cloud Studio 或 Codespaces 可跳过此步骤)
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### 5.1 安装 Git
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如果你尚未安装 Git,请按照以下步骤安装。
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* **Windows 系统**:访问[Git 官方网站](https://git-scm.com/download/win),下载并运行安装程序,按照默认设置完成安装。
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* **macOS 系统**:打开终端,输入以下命令安装 Git:
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```bash
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brew install git
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```
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* **Linux 系统(以 Ubuntu 为例)**:打开终端,输入以下命令安装 Git:
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```bash
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sudo apt-get update
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sudo apt-get install git
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```
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安装完成后,验证 Git 是否安装成功,输入以下命令:
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```bash
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git --version
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```
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如果成功,会显示 Git 的版本号。
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### 5.2 克隆项目代码
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1. **选择存放项目的目录**
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打开终端(或 Windows 中的 Git Bash),导航到你想存放项目的目录:
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```bash
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cd [你希望存放项目的路径]
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```
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2. **克隆仓库**
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使用以下命令拉取 `all-in-rag` 仓库:
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```bash
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||||
git clone https://github.com/datawhalechina/all-in-rag.git
|
||||
```
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||||
等待下载完成,项目代码将存放在当前目录下的 `all-in-rag` 文件夹中。
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3. **进入项目目录**
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拉取代码后,进入项目目录:
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```bash
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||||
cd all-in-rag
|
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```
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### 5.3 创建并激活虚拟环境
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在项目目录下,推荐使用前面配置好的 Miniconda 来创建 Python 虚拟环境。
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1. **创建虚拟环境**
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```bash
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conda create --name all-in-rag python=3.12.7
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```
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2. **激活虚拟环境**
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所有系统统一使用以下命令激活虚拟环境:
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```bash
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||||
conda activate all-in-rag
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```
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3. **依赖安装**
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||||
如果严格安装上述流程当前应该在项目根目录,进入code目录安装依赖库
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```bash
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cd code
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pip install -r requirements.txt
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```
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Reference in New Issue
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