deepsearch-ui 的安装和配置教程
2025-05-13 08:51:44作者:卓炯娓
1. 项目基础介绍和主要编程语言
deepsearch-ui 是一个开源项目,旨在提供一套用户友好的界面,用于与深度学习搜索系统交互。该项目是基于 Jina 框架构建的,它允许用户轻松地构建和部署复杂的搜索系统。主要使用的编程语言是 JavaScript,结合了 React 作为前端框架,以提供动态和响应式的用户界面。
2. 项目使用的关键技术和框架
该项目使用了以下关键技术和框架:
- React: 一个用于构建用户界面的 JavaScript 库。
- Jina: 一个开源神经搜索框架,用于构建复杂的搜索系统。
- TypeScript: JavaScript 的一个超集,添加了静态类型系统。
- Node.js: 服务端 JavaScript 运行环境,用于运行后端服务。
- Webpack: 一个模块打包工具,用于打包 JavaScript 应用程序。
3. 项目安装和配置的准备工作及详细安装步骤
准备工作
在开始安装 deepsearch-ui 之前,确保您的系统中已经安装了以下软件:
- Node.js(推荐使用 LTS 版本)
- npm(Node.js 的包管理器)
您可以通过在命令行中运行以下命令来检查这些工具的安装情况:
node -v
npm -v
如果这些工具未安装或版本不符合要求,请先进行安装或升级。
安装步骤
- 克隆项目仓库到本地:
git clone https://github.com/jina-ai/deepsearch-ui.git
cd deepsearch-ui
- 安装项目依赖:
npm install
- 启动开发服务器:
npm start
执行上述命令后,开发服务器将启动,并且通常会自动在默认的网络浏览器中打开一个新标签页,地址通常是 http://localhost:3000,在这里可以查看 deepsearch-ui 的运行效果。
- 构建生产版本:
当您完成开发和测试后,可以构建项目的生产版本,以便在生产环境中部署:
npm run build
构建过程会生成一个 build 文件夹,其中包含了用于生产环境的静态文件。
以上就是 deepsearch-ui 的详细安装和配置指南,按照上述步骤操作,即使是编程小白也能够顺利地完成安装并开始使用这个项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
ruoyi-plus-soybeanRuoYi-Plus-Soybean 是一个现代化的企业级多租户管理系统,它结合了 RuoYi-Vue-Plus 的强大后端功能和 Soybean Admin 的现代化前端特性,为开发者提供了完整的企业管理解决方案。Vue08- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
575
3.89 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
396
474
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
360
219
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++
902
704
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.39 K
787
昇腾LLM分布式训练框架
Python
122
148
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
312
364
暂无简介
Dart
814
200
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
124
161
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
93
161