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# 第二节 准备工作
> 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。
## 一、大模型 API 配置
### 1.1 AIHubmix API 申请
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。
> AIHubmix 提供的免费模型足够我们完成项目的学习。
1. **访问 AIHubmix 平台**
打开浏览器,访问 [AIHubmix](https://aihubmix.com/?aff=anNj)。
![AIHubmix](./images/1.png)
2. **登录或注册账号**
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。
3. **模型筛选**
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。
![模型页面](./images/2.png)
4. **管理 API 密钥**
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。
![密钥管理](./images/3.png)
### 1.2 DeepSeek API 申请
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:
1. **访问 Deepseek 开放平台**
打开浏览器,访问 [Deepseek 开放平台](https://platform.deepseek.com/)。
![Deepseek 平台首页](./images/1_2_1.webp)
2. **登录或注册账号**
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。
3. **创建新的 API 密钥**
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。
![创建新密钥按钮](./images/1_2_2.webp)
4. **保存 API Key**
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。
> 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。
![复制并保存密钥](./images/1_2_3.webp)
## 二、GitHub Codespaces 环境配置(推荐)
> 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
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。
### 2.1 创建Codespaces
1. **访问项目地址**
打开浏览器,访问 [all-in-rag](https://github.com/datawhalechina/all-in-rag)
2. **创建新分支**
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。
![创建新分支1](./images/1_2_4.webp)
![创建新分支2](./images/1_2_5.webp)
3. **创建Codespaces**
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。
![创建Codespaces](./images/1_2_6.webp)
4. **再次进入Codespaces**
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。
![再次进入Codespaces](./images/1_2_7.webp)
5. **额度设置**
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)
![额度设置](./images/1_2_8.webp)
### 2.2 python环境配置
进入 IDE 后先选择下方终端
![进入终端](./images/1_2_9.webp)
1. **更新系统软件包**
在终端输入下面指令:
```bash
sudo apt update
sudo apt upgrade -y
```
2. **安装Miniconda**
```bash
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda.sh
bash ~/miniconda.sh
```
- 按 Enter 阅读许可协议
- 输入 `yes` 同意协议
- 安装路径提示时直接按 Enter(使用默认路径 /home/ubuntu/miniconda3
- 是否初始化Miniconda:输入 `yes` 将Miniconda添加到您的PATH环境变量中。
```bash
source ~/.bashrc
conda --version
```
如果显示版本号,说明安装成功。
### 2.3 API配置
1. 使用 `vim` 编辑器打开你的 shell 配置文件。
```bash
vim ~/.bashrc
```
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:
```bash
export DEEPSEEK_API_KEY=[你的大模型 API 密钥]
```
如果选择的是 `AIHubmix` 平台,为了增加辨识度也可以使用:
```bash
export AIHUBMIX_API_KEY=[你的大模型 API 密钥]
```
> 不要带 `[]`
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。
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:
```bash
source ~/.bashrc
```
### 2.4 创建并激活虚拟环境
1. **创建虚拟环境**
```bash
conda create --name all-in-rag python=3.12.7
```
出现选项直接回车即可。
2. **激活虚拟环境**
使用以下命令激活虚拟环境:
```bash
conda activate all-in-rag
```
3. **依赖安装**
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
```bash
cd code
pip install -r requirements.txt
```
> 如果出现关于grpcio的版本错误无需在意。
## 三、Cloud Studio 环境配置(国内环境推荐)
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。
> 听说一个月是50个小时的免费额度🤔
### 3.1 应用创建
1. **访问 Cloud Studio**
打开浏览器,访问 [Cloud Studio](https://cloudstudio.net/)。
2. **登录或注册账号**
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。
3. **创建应用**
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。
![创建应用](./images/1_2_10.webp)
> 注意描述中不要包含网址
4. **再次进入**
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。
![再次进入应用](./images/1_2_11.webp)
### 3.2 python环境配置
进入 IDE 后先选择右侧终端
![进入终端](./images/1_2_12.webp)
1. **更新系统软件包**
在终端输入下面指令:
```bash
sudo apt update
sudo apt upgrade -y
```
2. **切换普通用户**
```bash
su ubuntu
```
3. **安装Miniconda**
```bash
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda.sh
bash ~/miniconda.sh
```
- 按 Enter 阅读许可协议
- 输入 `yes` 同意协议
- 安装路径提示时直接按 Enter(使用默认路径 /home/ubuntu/miniconda3
- 是否初始化Miniconda:输入 `yes` 将Miniconda添加到您的PATH环境变量中。
```bash
source ~/.bashrc
conda --version
```
如果显示版本号,说明安装成功。
### 3.3 API配置
1. 使用 `vim` 编辑器打开你的 shell 配置文件。
```bash
vim ~/.bashrc
```
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:
```bash
export DEEPSEEK_API_KEY=[你的大模型 API 密钥]
```
如果选择的是 `AIHubmix` 平台,为了增加辨识度也可以使用:
```bash
export AIHUBMIX_API_KEY=[你的大模型 API 密钥]
```
> 不要带 `[]`
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。
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:
```bash
source ~/.bashrc
```
### 3.4 创建并激活虚拟环境
1. **创建虚拟环境**
```bash
conda create --name all-in-rag python=3.12.7
```
出现选项直接回车即可。
2. **配置文件权限**
```bash
sudo chown -R ubuntu:ubuntu code models
```
3. **激活虚拟环境**
使用以下命令激活虚拟环境:
```bash
conda activate all-in-rag
```
4. **依赖安装**
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
```bash
cd code
pip install -r requirements.txt
```
> 如果出现关于grpcio的版本错误无需在意。
## 四、windows环境配置(使用Cloud Studio 或 Codespaces 可跳过此步骤)
### 4.1 API配置
1. 右键点击 “计算机” 或 “此电脑”,然后点击 “属性”。
2. 在左侧菜单中,点击 “高级系统设置”。
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。
![高级系统设置](./images/1_2_13.webp)
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:
- 变量名:DEEPSEEK_API_KEY
- 变量值:[你的 Deepseek API 密钥]
![高级系统设置](./images/1_2_14.webp)
### 4.2 安装Miniconda
1. **下载安装程序**
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。
![选择Miniconda版本](images/1_2_15.webp)
你也可以从 [Miniconda 官方网站](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html)下载。
2. **运行安装向导**
下载完成后,双击 `.exe` 文件启动安装。按照向导提示操作:
* **Welcome**: 点击 `Next`。
![Welcome](./images/1_2_16.webp)
* **License Agreement**: 点击 `I Agree`。
![License Agreement](./images/1_2_17.webp)
* **Installation Type**: 选择 `Just Me`,点击 `Next`。
![Installation Type](./images/1_2_18.webp)
* **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`。
![Install Location](./images/1_2_19.webp)
* **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`。
![Advanced Options](./images/1_2_20.webp)
* **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。
3. **手动配置环境变量**
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。
* 在Windows搜索栏中搜索“编辑系统环境变量”并打开。
![编辑系统环境变量](./images/1_2_21.webp)
* 在“系统属性”窗口中,点击“环境变量”。
![环境变量按钮](./images/1_2_22.webp)
* 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”。
![编辑Path变量](./images/1_2_23.webp)
* 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:
```
D:\Miniconda3
D:\Miniconda3\Scripts
D:\Miniconda3\Library\bin
```
![添加路径](./images/1_2_24.webp)
* 完成后,一路点击“确定”保存更改。
### 4.3 配置 Conda 镜像源
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:
```bash
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes
```
配置完成后,可以通过 `conda config --show channels` 命令查看已添加的源。
## 五、项目代码拉取(使用Cloud Studio 或 Codespaces 可跳过此步骤)
### 5.1 安装 Git
如果你尚未安装 Git,请按照以下步骤安装。
* **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。
* **macOS 系统**:打开终端,输入以下命令安装 Git:
```bash
brew install git
```
* **Linux 系统(以 Ubuntu 为例)**:打开终端,输入以下命令安装 Git:
```bash
sudo apt-get update
sudo apt-get install git
```
安装完成后,验证 Git 是否安装成功,输入以下命令:
```bash
git --version
```
如果成功,会显示 Git 的版本号。
### 5.2 克隆项目代码
1. **选择存放项目的目录**
打开终端(或 Windows 中的 Git Bash),导航到你想存放项目的目录:
```bash
cd [你希望存放项目的路径]
```
2. **克隆仓库**
使用以下命令拉取 `all-in-rag` 仓库:
```bash
git clone https://github.com/datawhalechina/all-in-rag.git
```
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。
3. **进入项目目录**
拉取代码后,进入项目目录:
```bash
cd all-in-rag
```
### 5.3 创建并激活虚拟环境
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。
1. **创建虚拟环境**
```bash
conda create --name all-in-rag python=3.12.7
```
2. **激活虚拟环境**
所有系统统一使用以下命令激活虚拟环境:
```bash
conda activate all-in-rag
```
3. **依赖安装**
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
```bash
cd code
pip install -r requirements.txt
```