Looker Explore Assistant开源项目教程
2025-04-18 17:09:50作者:晏闻田Solitary
1. 项目目录结构及介绍
Looker Explore Assistant开源项目的目录结构如下:
.github/- 存放与GitHub仓库管理相关的配置文件。
explore-assistant-backend/- 后端API代码,用于与Vertex API通信。
explore-assistant-cloud-function/- Google Cloud Functions代码,用于部署到云端的后端服务。
explore-assistant-examples/- 存放用于训练LLM(语言模型)的查询示例。
explore-assistant-extension/- Looker扩展的代码,用于集成到Looker平台。
explore-assistant-training/- 用于训练LLM模型的代码和资源。
static/- 存放静态文件,如CSS、JavaScript等。
.DS_Store- Mac系统生成的文件,通常用于存储Finder的信息。
.gitignore- 定义了哪些文件和目录应该被Git忽略。
CHANGELOG.md- 记录项目的更新和修改历史。
CODE_OF_CONDUCT.md- 项目的行为准则。
CONTRIBUTING.md- 指导如何为项目贡献代码。
LICENSE- 项目所使用的开源协议。
README.md- 项目介绍和说明。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动文件根据不同的部分有所不同:
-
**前端启动:**通常位于
explore-assistant-extension/目录下,使用npm或yarn进行启动,例如:npm start这将启动一个开发服务器,通常在本地浏览器中查看。
-
**后端启动:**位于
explore-assistant-backend/目录下,可能需要配置环境变量和依赖,使用如下命令:python main.py这将启动后端服务,通常用于开发和测试。
-
云端函数启动:
explore-assistant-cloud-function/目录下的代码需要部署到Google Cloud Platform上,使用gcloud命令进行部署,例如:gcloud functions deploy
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件可能包括以下内容:
- **环境变量:**通常在
.env文件中设置,用于配置API密钥、数据库连接等敏感信息。 - GitHub配置:
.github/目录下的工作流文件(如.github/workflows/),用于配置持续集成和持续部署(CI/CD)流程。 - **后端配置:**位于
explore-assistant-backend/目录下的配置文件,可能包括数据库配置、第三方服务的API密钥等。 - **前端配置:**前端项目可能包含
package.json中的脚本配置,以及webpack.config.js等文件,用于配置前端构建过程。
请根据实际项目需求和提供的官方教程进行配置文件的详细阅读和修改。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C0113
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python059
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
486
3.6 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
297
331
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
266
113
暂无简介
Dart
736
177
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
20
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
11
1
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
863
458
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
295
343
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
149
880