XTDB 开源数据库使用教程
1. 项目目录结构及介绍
在xtdb项目的根目录下,主要的文件和目录包括:
README.md: 项目的基本介绍和说明。build.gradle.kts: Gradle构建脚本,用于管理依赖和构建过程。settings.gradle.kts: Gradle设置文件,定义项目模块。src/main/clojure: Clojure源代码存放的地方,XTDB的核心实现。src/main/resources: 存放非Java源码资源,如配置文件等。
其它诸如.gitignore, LICENSE, gradlew, gradlew.bat等是标准的Git和Gradle项目维护文件。
2. 项目启动文件介绍
XTDB项目使用Clojure语言编写,因此通常通过Clojure的REPL(Read-Eval-Print Loop)或者Java应用程序来启动。主要的入口点可能隐藏在源代码的某个地方,例如一个名为main.cljs或core.clj的文件,该文件包含main函数,这是Clojure应用的标准入口点。然而,在提供的信息中没有明确指出具体的启动脚本,你可能需要检查build.gradle.kts或源代码中的lein(Leiningen,Clojure的一个构建工具)配置以找到确切的启动方式。
由于XTDB支持通过SQL接口操作,可以预期它有一个服务器组件,这个组件可能是通过运行一个特定的命令或脚本来启动的。如果没有直接的start.sh或run.bat脚本,你可以尝试使用Gradle的run任务或Clojure的lein run命令来启动应用程序。
3. 项目的配置文件介绍
在src/main/resources目录下,可能存在配置文件,但具体名称和内容需参考项目文档或者源代码中的引用。常见的配置文件可能以.properties或.edn(Edn,一种数据表示格式)结尾。这些文件通常用来设定XTDB的行为,比如数据库连接参数、时间旅行功能的配置、日志级别等等。
例如,如果存在一个名为xtdb.properties的文件,它可能包含如下键值对:
xtdb.node.storage.backend=local-file
xtdb.node.index.backend=lucene
xtdb.http.port=8080
配置项xtdb.node.storage.backend指定了存储引擎,xtdb.node.index.backend设置了索引引擎,而xtdb.http.port则确定了HTTP服务监听的端口。
如果你找不到任何现成的配置文件,XTDB可能会在运行时接受命令行参数或环境变量来定制行为,这种情况下,你需要查阅项目文档以了解如何传递这些参数。
请注意,因为上述内容基于一般开源项目的经验,对于具体xtdb项目,最好参照其官方文档或示例代码来获取最准确的启动和配置方法。可以在项目仓库的docs目录或GitHub页面上的博客部分找到这些详细信息。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00