开源项目安装与配置指南

开源项目安装与配置指南

langgraph_streamlit_codeassistant 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/langgraph_streamlit_codeassistant

1. 项目基础介绍

本项目是一个集成了Python执行能力和React组件实时渲染的AI辅助应用程序。它提供了一个用于数据分析、可视化和交互式网页开发的全功能环境。该项目主要用于展示如何将AI功能与编程语言结合起来，以实现一个智能的交互式助手。

主要编程语言：

• Python：用于后端逻辑和数据处理。
• JavaScript：用于前端界面和React组件的渲染。
• HTML/CSS：用于前端页面的布局和样式设计。

2. 项目使用的关键技术和框架

关键技术：

• Streamlit：一个用于快速构建数据应用的原型工具。
• Jupyter Notebook：一个支持代码、可视化和文本的交互式环境。
• React：一个用于构建用户界面的JavaScript库。

框架：

• Flask或Django（可能）：用于构建后端服务。
• Tailwind CSS：一个功能类优先的CSS框架，用于快速UI开发。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已安装以下软件：

• Python 3.8及以上版本
• Node.js 12及以上版本
• Git

准备工作：

1. 克隆项目到本地：

   git clone https://github.com/kturung/langgraph_streamlit_codeassistant.git
   cd langgraph_streamlit_codeassistant
   

2. 配置环境变量：在项目根目录下创建一个.env文件，并配置必要的API密钥。

3. 安装Python依赖：

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # 在Windows系统中使用 `.venv\Scripts\activate`
   pip install -r requirements.txt
   

4. 安装Node.js依赖并构建前端：

   npm install
   npm run build
   

详细的安装步骤

1. 确保虚拟环境已激活，然后启动Streamlit应用：

   streamlit run main.py
   

2. 应用程序将自动启动React开发服务器，并在浏览器中打开一个新标签页以供交互。

重要提示：在执行任何代码之前，请务必仔细检查代码，尤其是在生产环境中。

以上就是该开源项目的详细安装和配置指南。按照这些步骤操作，您应该能够成功运行并开始使用这个AI辅助应用程序。

langgraph_streamlit_codeassistant 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/langgraph_streamlit_codeassistant