【Vectara Answer】快速入门指南

【Vectara Answer】快速入门指南

vectara-answerLLM-powered Conversational AI experience using Vectara项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ve/vectara-answer

Vectara Answer 是一个基于 Vectara 引擎的示例应用，旨在展示如何构建带有高级配置选项的概括性语义搜索（或问答）功能。本指南将引导您了解其基本结构、启动流程以及配置管理的关键方面。

1. 项目目录结构及介绍

├── node_modules/             # 第三方依赖库
├── public/                   # 静态资源文件夹，如 favicon.ico 和 index.html
├── src/
│   ├── components/           # UI组件，包含了应用程序的主要交互界面元素
│   ├── config/               # 应用程序的配置文件夹，存放环境变量等配置信息
│   │   └── .env              # 核心配置文件，用于设置 Vectara 的访问凭据等
│   ├── index.js              # 入口文件，启动React应用
│   ├── routes/               # 路由配置，定义应用的导航路径
│   ├── App.css/App.js        # 主应用的样式和逻辑
│   ├── ...                    # 其他源代码文件
│   └── UI/README.md          # UI自定义说明文档
├── server/                   # 如果使用Docker部署，包含代理服务器的代码
│   └── index.js              # 代理服务器请求处理逻辑
├── docker-compose.yml        # Docker部署配置文件
├── package.json              # 项目元数据和脚本命令
└── README.md                 # 项目说明文件，包括安装和使用指南

2. 项目的启动文件介绍

主要的启动入口位于 src/index.js。当运行应用程序时，它初始化整个React应用。对于本地开发，默认通过npm run start命令执行此文件。此外，项目提供了使用Docker的启动方式，适合于希望在容器化环境中部署的应用场景，详细步骤可在项目文档中找到。

3. 项目的配置文件介绍

配置信息集中在 src/config/.env 文件中，这是项目的核心配置所在。该文件包含但不限于以下关键变量：

• customer_id: Vectara 客户ID，用于标识您的账户。
• corpus_id: 指定要查询的Vectara语料库ID。
• corpus_key: 与指定语料库关联的密钥。
• api_key: Vectara API访问密钥，确保安全访问。
• full_story_org_id (可选): 如果集成Full Story，用于分析用户体验的组织ID。

请注意，所有这些环境变量前缀需为 REACT_APP_，以确保它们能在React应用中正确识别和使用。修改这些配置之前，请确保已拥有相应的Vectara账户和资源。

启动与配置步骤简述：

1. 克隆项目: 使用Git克隆 https://github.com/vectara/vectara-answer.git 到本地。
2. 安装依赖: 在项目根目录下运行 npm install 或使用Yarn等其他包管理工具。
3. 环境配置: 复制并编辑 .env.example 为 .env，填入您的Vectara服务凭据。
4. 本地启动: 运行 npm run start 即可在本地启动开发服务器。
5. Docker部署: 如需使用Docker，参照 docker-compose.yml 文件进行配置，并使用Docker Compose启动。

遵循以上步骤，您便能够成功配置和启动 Vectara Answer 项目，进而探索其强大的语义搜索和问答能力。

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