ColiVara 项目教程

ColiVara 项目教程

ColiVara Colivara is a suite of services that allows you to store, search, and retrieve documents based on their visual embedding. ColiVara has state of the art retrieval performance on both text and visual documents. using vision models instead of chunking and text-processing for documents. No OCR, no text extraction, no broken tables, or missing images. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ColiVara

1. 项目的目录结构及介绍

ColiVara 项目的目录结构通常如下所示：

Col iVara/
├── README.md
├── requirements.txt
├── setup.py
├── iVara/
│   ├── __init__.py
│   ├── config.py
│   ├── main.py
│   ├── utils/
│   │   ├── __init__.py
│   │   ├── helper.py
│   │   └── ...
│   └── ...
└── tests/
    ├── __init__.py
    ├── test_main.py
    └── ...

• README.md：项目说明文件，包含项目介绍、安装步骤、使用说明等。
• requirements.txt：项目依赖文件，列出了项目运行所需的第三方库。
• setup.py：项目安装配置文件，用于将项目打包成Python模块。
• iVara/：项目核心代码目录。
  • __init__.py：Python包初始化文件。
  • config.py：项目配置文件。
  • main.py：项目主程序文件。
  • utils/：工具代码目录。
• tests/：项目测试代码目录。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件通常是 main.py，它负责初始化项目配置、加载必要的资源，以及启动项目的主要功能。以下是一个简单的启动文件示例：

# main.py
from iVara.config import Config
from iVara.utils.helper import Helper

def main():
    # 加载配置
    config = Config()
    # 初始化助手
    helper = Helper(config)
    # 启动程序
    helper.start()

if __name__ == "__main__":
    main()

在 main.py 中，首先从 config.py 中导入配置类，然后从 utils.helper 中导入助手类。在 main 函数中，创建配置对象和助手对象，并调用助手的 start 方法来启动项目。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 config.py，它用于存储项目运行时的配置信息，比如数据库连接信息、API密钥等。以下是一个简单的配置文件示例：

# config.py
class Config:
    # 数据库配置
    DATABASE_URI = 'sqlite:///example.db'
    # API密钥
    API_KEY = 'your_api_key_here'
    # 其他配置项...
    ...

# 可以通过实例化Config类来获取配置信息
config = Config()

在 config.py 中定义了一个 Config 类，其中包含了项目的配置信息。可以通过实例化这个类来获取配置信息，并在项目中的其他部分使用这些配置。

以上就是ColiVara项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些信息能帮助你更好地了解和使用这个项目。

ColiVara Colivara is a suite of services that allows you to store, search, and retrieve documents based on their visual embedding. ColiVara has state of the art retrieval performance on both text and visual documents. using vision models instead of chunking and text-processing for documents. No OCR, no text extraction, no broken tables, or missing images. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ColiVara