imbajin commented on code in PR #403: URL: https://github.com/apache/incubator-hugegraph-doc/pull/403#discussion_r2111180847
########## content/cn/docs/quickstart/hugegraph-ai.md: ########## @@ -16,40 +16,75 @@ hugegraph-ai 旨在探索 HugeGraph 与人工智能（AI）的融合，包括与 1. 启动HugeGraph数据库，可以通过 [Docker](https://hub.docker.com/r/hugegraph/hugegraph)/[Binary Package](https://hugegraph.apache.org/docs/download/download/) 运行它。 请参阅详细[文档](https://hugegraph.apache.org/docs/quickstart/hugegraph-server/#31-use-docker-container-convenient-for-testdev)以获取更多指导 -2. 克隆项目 + +2. **Docker部署** + 如果您希望使用Docker来部署HugeGraph-AI，请按照以下步骤操作： + - 确保您已安装Docker。 + - 在项目根目录下，使用以下命令拉取远端Docker容器镜像，我们提供了两种容器镜像： + - **镜像1**：[hugegraph/rag](https://hub.docker.com/r/hugegraph/rag/tags) + 该镜像用于构建和运行HugeGraph-AI的RAG（检索增强生成）功能，适合需要快速部署和使用的用户。 + - **镜像2**：[hugegraph/rag-bin](https://hub.docker.com/r/hugegraph/rag-bin/tags) + 该镜像提供了二进制版本的HugeGraph-AI，适合需要更稳定和高效性能的用户。 + - 使用以下命令拉取远端Docker容器镜像： + ```bash + docker pull hugegraph/rag:latest # 拉取镜像1 + docker pull hugegraph/rag-bin:latest # 拉取镜像2 + ``` + - 使用以下指令启动Docker容器： + ```bash + docker run -it --name rag -p 8001:8001 hugegraph/rag bash + docker run -it --name rag -p 8001:8001 hugegraph/rag-bin bash + ``` + - 启动 **Graph RAG** 的 gradio 交互 demo，可以使用以下命令运行： + ```bash + python ./src/hugegraph_llm/demo/rag_demo/app.py # 在镜像一创建的容器中启动demo + ``` + ```bash + ./app.dist/app.bin # 在镜像二创建的容器中启动demo + ``` + - 启动后，您可以通过访问 http://localhost:8001 来使用HugeGraph-AI的交互式界面。 + +3. 克隆项目 ```bash git clone https://github.com/apache/incubator-hugegraph-ai.git ``` -3. 安装 [hugegraph-python-client](../hugegraph-python-client) 和 [hugegraph_llm](src/hugegraph_llm) + +4. 安装 [hugegraph-python-client](../hugegraph-python-client) 和 [hugegraph_llm](src/hugegraph_llm) ```bash cd ./incubator-hugegraph-ai # better to use virtualenv (source venv/bin/activate) pip install ./hugegraph-python-client pip install -r ./hugegraph-llm/requirements.txt ``` -4. 进入项目目录 + +5. 进入项目目录 ```bash cd ./hugegraph-llm/src ``` -5. 启动 **Graph RAG** 的 gradio 交互 demo，可以使用以下命令运行，启动后打开 http://127.0.0.1:8001 + +6. 启动 **Graph RAG** 的 gradio 交互 demo，可以使用以下命令运行，启动后打开 http://127.0.0.1:8001 ```bash python3 -m hugegraph_llm.demo.rag_demo.app ``` 默认主机为 `0.0.0.0` ，端口为 `8001` 。您可以通过传递命令行参数 `--host` 和 `--port` 来更改它们。 ```bash python3 -m hugegraph_llm.demo.rag_demo.app --host 127.0.0.1 --port 18001 ``` -6. 启动 **Text2Gremlin** 的 gradio 交互演示，可以使用以下命令运行，启动后打开 http://127.0.0.1:8002 ，您还可以按上述方式更改默认主机 `0.0.0.0` 和端口 `8002` 。(🚧ing) + +7. 启动 **Text2Gremlin** 的 gradio 交互演示，可以使用以下命令运行，启动后打开 http://127.0.0.1:8002 ，您还可以按上述方式更改默认主机 `0.0.0.0` 和端口 `8002` 。(🚧ing) ```bash python3 -m hugegraph_llm.demo.gremlin_generate_web_demo ``` -7. 在运行演示程序后，配置文件文件将被删除。`.env ` 将自动生成在 `hugegraph-llm/.env` 路径下。此外，还有一个与 prompt 相关的配置文件 `config_prompt.yaml` 。也会在`hugegraph-llm/src/hugegraph_llm/resources/demo/config_prompt.yaml`路径下生成。 + +8. 在运行演示程序后，配置文件文件将被删除。`.env ` 将自动生成在 `hugegraph-llm/.env` 路径下。此外，还有一个与 prompt 相关的配置文件 `config_prompt.yaml` 。也会在`hugegraph-llm/src/hugegraph_llm/resources/demo/config_prompt.yaml`路径下生成。 Review Comment: ```suggestion 8. 在运行演示程序后，配置文件将被删除。`.env ` 将自动生成在 `hugegraph-llm/.env` 路径。此外，还有一个与 prompt 相关的配置文件 `config_prompt.yaml` 。也会在`hugegraph-llm/src/hugegraph_llm/resources/demo/config_prompt.yaml`路径下生成。 ``` -- This is an automated message from the Apache Git Service. To respond to the message, please log on to GitHub and use the URL above to go to the specific comment. To unsubscribe, e-mail: [email protected] For queries about this service, please contact Infrastructure at: [email protected] --------------------------------------------------------------------- To unsubscribe, e-mail: [email protected] For additional commands, e-mail: [email protected]
