Vinaya-Journal 项目本地开发环境搭建指南

前言

Vinaya-Journal 是一个结合了前端、后端和AI服务的综合性项目。本文将详细介绍如何在本地环境中搭建和运行整个项目系统。通过本指南，您将能够快速启动项目并进行本地开发。

环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境中已安装以下基础软件：

1. Node.js (建议使用LTS版本)
2. Java JDK (建议使用JDK 11或以上版本)
3. Maven (用于Java项目管理)
4. Python (建议使用3.8或以上版本)
5. Ollama (用于本地AI模型运行)

项目结构概述

Vinaya-Journal 项目采用前后端分离架构，主要包含三个核心部分：

1. 前端：基于现代JavaScript框架构建的用户界面
2. 后端：使用Spring Boot框架开发的API服务
3. AI服务：基于Python和Ollama的智能处理模块

详细搭建步骤

第一步：获取项目代码

首先需要将项目代码克隆到本地开发环境：

git clone https://github.com/BarsatKhadka/Vinaya-Journal.git

克隆完成后，进入项目目录：

cd Vinaya-Journal

第二步：前端环境配置

1. 进入前端目录：

cd desktop

2. 安装项目依赖：

npm install

3. 启动开发服务器：

npm run dev

注意：初次运行时可能会遇到一些警告或错误，这是因为后端服务尚未启动，可以暂时忽略这些信息继续后续步骤。

第三步：后端服务配置

1. 打开新的终端窗口，进入后端目录：

cd backend/app

2. 使用Maven构建项目：

./mvnw install

3. 启动Spring Boot应用：

./mvnw spring-boot:run

提示：首次运行可能需要较长时间下载依赖项，请耐心等待。

第四步：AI服务配置

1. 打开新的终端窗口，进入AI服务目录：

cd ai

2. 创建Python虚拟环境：

• Mac/Linux系统：

python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

• Windows系统：

python -m venv venv
venv\Scripts\activate

3. 安装Python依赖：

pip install -r requirements.txt

4. 启动AI服务：

uvicorn main:app --reload

重要提示：确保Ollama服务已正确安装并加载了所需的AI模型，否则AI服务将无法正常工作。

项目启动与验证

完成上述所有步骤后：

1. 确保前端、后端和AI服务都在运行状态
2. 在浏览器中访问前端应用
3. 按 Ctrl + R 刷新页面

此时，您应该可以看到完整的应用界面并开始使用各项功能。

常见问题解决

1. 端口冲突：如果遇到端口被占用的情况，可以修改各服务的配置文件调整端口号
2. 依赖安装失败：尝试清除缓存后重新安装（npm cache clean --force 或 mvn clean）
3. Python环境问题：确保虚拟环境已正确激活，且Python版本符合要求

开发建议

1. 建议使用现代IDE（如VS Code、IntelliJ IDEA等）以获得更好的开发体验
2. 各服务分开终端运行，便于观察日志和调试
3. 修改代码后，前端和AI服务会自动热更新，后端需要手动重启

结语

通过本指南，您已成功在本地搭建了Vinaya-Journal项目的完整开发环境。现在您可以开始探索项目代码、进行功能开发或调试现有功能。如果在搭建过程中遇到任何问题，建议查阅各技术的官方文档获取更详细的配置信息。