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数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-12 · 当前星标 ★ 2261
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使用教程
ℹ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理,个别步骤可能需要按你的环境微调。
环境要求
- 已安装 Docker(使用镜像一键部署)
- 使用 Compose 方式需安装 docker-compose 并具备 git
- 本地开发前端需安装 Node.js 与 npm
- 本地运行 serv.py 需 Python 环境,Windows 建议用 PowerShell
安装与启动步骤
-
1获取项目代码
克隆仓库到本地,Compose 部署必须基于仓库内的 docker 目录进行。
git clone https://github.com/apconw/Aix-DB.git -
2准备环境变量
进入 docker 目录,把环境变量模板复制为 .env,再按需修改,推荐开启 VITE_ENABLE_PAGE_AGENT=true。
cd Aix-DB/docker cp .env.template .env -
3Compose 一键启动
在 docker 目录执行,以后台方式拉起数据库、MinIO、后端与前端等全部服务。
docker-compose up -d -
4或用 docker run 部署
不克隆仓库时可直接运行官方镜像,需按需调整端口映射与挂载目录。
docker run -d --name aix-db --restart unless-stopped -e TZ=Asia/Shanghai -e SERVER_HOST=0.0.0.0 -e SERVER_PORT=8088 -e SERVER_WORKERS=2 -e LANGFUSE_TRACING_ENABLED=false -e LANGFUSE_SECRET_KEY= -e LANGFUSE_PUBLIC_KEY= -e LANGFUSE_BASE_URL= -e VITE_ENABLE_PAGE_AGENT=false -e LLM_MAX_TOKENS=65536 -p 18080:80 -p 18088:8088 -p 15432:5432 -p 9000:9000 -p 9001:9001 -v ./volume/pg_data:/var/lib/postgresql/data -v ./volume/minio/data:/data -v ./volume/logs/supervisor:/var/log/supervisor -v ./volume/logs/nginx:/var/log/nginx -v ./volume/logs/aix-db:/var/log/aix-db -v ./volume/logs/minio:/var/log/minio -v ./volume/logs/postgresql:/var/log/postgresql --add-host host.docker.internal:host-gateway crpi-7xkxsdc0iki61l0q.cn-hangzhou.personal.cr.aliyuncs.com/apconw/aix-db:1.2.4 -
5本地启动后端
进入后端目录后运行 serv.py;Windows 建议先设置 UTF-8 环境变量以增强字符兼容性。
$env:PYTHONUTF8=1; python serv.py -
6启动前端开发服务
另开一个终端,进入 web 目录安装依赖并运行开发服务器。
cd web npm install npm run dev -
7安装命令行工具
可选,全局安装 Aix-DB 官方 CLI,便于在终端中调用。
npm install -g @apconw/aix-db-cli
关键配置
| 配置项 | 必填 | 说明 | 示例 |
|---|---|---|---|
TZ | 否 | 容器时区设置 | Asia/Shanghai |
SERVER_HOST | 否 | 后端服务监听地址 | 0.0.0.0 |
SERVER_PORT | 否 | 后端服务监听端口 | 8088 |
SERVER_WORKERS | 否 | 后端工作进程数量 | 2 |
LLM_MAX_TOKENS | 否 | 大模型单次最大输出 token 数 | 65536 |
VITE_ENABLE_PAGE_AGENT | 否 | 是否开启页面 Agent 功能 | true |
如何确认成功
容器启动后访问 http://localhost:18080 可打开前端页面,后端 API 对应映射端口 18088。
常见问题
Q:Docker 和 Compose 两种方式该选哪个?
A:README 推荐 Docker 部署,直接 docker run 官方镜像即可;需要改环境变量或本地留存数据时,用 Compose 方式更灵活。
Q:前端页面打不开怎么排查?
A:确认容器已运行且端口未被占用:默认前端映射 18080、后端 18088,如冲突请修改 -p 参数后重新启动。
Q:Windows 下运行 serv.py 报编码错误?
A:先执行 $env:PYTHONUTF8=1 再运行 python serv.py,可解决部分机器的字符兼容性问题。
Q:数据会不会随容器删除而丢失?
A:docker run 命令已把 pg_data、minio/data 与各类日志目录挂载到宿主机 ./volume,只要保留这些目录数据即可留存。
注意事项
- docker run 方式使用了 ./-v 相对路径挂载,请在固定目录下执行以免数据分散。
- Langfuse 相关变量默认留空并关闭追踪,如需接入请自行填写密钥与地址。
- 生产环境请修改默认端口与账号配置,不要直接暴露数据库端口 15432。
核心亮点
- 多智能体+MCP Skills 架构,能把复杂分析任务拆解调度,不是单轮问答
- 打通自然语言到 ECharts 可视化与洞察报告的端到端链路,减少手工拼 SQL 和图表
- 兼容 DeepSeek-R1、Qwen、Dify、LlamaIndex、Neo4j 等主流模型与生态,接入灵活
不足之处
- 项目处于成长阶段,文档完整度与社区案例仍在积累
- 多智能体与多模型依赖较重,部署和调试门槛对新手偏高
适用场景
- 业务人员用自然语言查询数据库并直接得到图表结论
- 数据分析师快速探索 Neo4j 图数据关系并生成洞察
- 团队在 Dify/LangChain 生态中嵌入自动数据分析能力
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