Arkestra 技术文档
1. 安装指南
Arkestra 是一个基于 Django 的语义网发布系统,专为组织设计。以下是安装 Arkestra 的步骤:
1.1 环境准备
在安装 Arkestra 之前,确保你的系统已经安装了以下依赖:
- Python 3.6 或更高版本
- Django 2.2 或更高版本
- django CMS 3.7 或更高版本
1.2 安装 Arkestra
你可以通过 pip 安装 Arkestra:
pip install arkestra
1.3 配置 Django 项目
在你的 Django 项目的 settings.py 文件中,添加 Arkestra 到 INSTALLED_APPS:
INSTALLED_APPS = [
...
'arkestra',
...
]
1.4 数据库迁移
运行以下命令来应用数据库迁移:
python manage.py migrate
1.5 启动开发服务器
最后,启动 Django 开发服务器:
python manage.py runserver
2. 项目的使用说明
Arkestra 是一个智能的语义内容管理系统,旨在简化网页编辑的工作。以下是使用 Arkestra 的基本步骤:
2.1 创建内容
通过 Django CMS 的管理界面,你可以创建和编辑页面。Arkestra 会自动处理页面内容的语义关联。
2.2 管理实体
Arkestra 允许你管理组织中的实体(如部门、人员、角色等)。你可以通过管理界面添加、编辑和删除这些实体。
2.3 自动化发布
Arkestra 会根据实体之间的关系自动生成和发布内容。例如,当你添加一个新的人员时,系统会自动生成该人员的个人页面。
2.4 新闻和事件管理
你可以通过 Arkestra 管理新闻和事件。系统会自动将这些内容与相关的实体关联,并在适当的位置显示。
3. 项目 API 使用文档
Arkestra 提供了一套 API,允许开发者通过编程方式与系统交互。以下是 API 的基本使用方法:
3.1 获取实体信息
你可以通过以下 API 获取实体的详细信息:
import requests
url = 'http://your-domain.com/api/entities/1/'
response = requests.get(url)
entity_data = response.json()
3.2 创建新闻
你可以通过以下 API 创建新闻:
import requests
url = 'http://your-domain.com/api/news/'
data = {
'title': 'New News',
'content': 'This is a new news article.',
'related_entities': [1, 2]
}
response = requests.post(url, json=data)
3.3 更新事件
你可以通过以下 API 更新事件:
import requests
url = 'http://your-domain.com/api/events/1/'
data = {
'title': 'Updated Event',
'date': '2023-12-31'
}
response = requests.put(url, json=data)
4. 项目安装方式
Arkestra 可以通过多种方式安装,以下是常见的安装方式:
4.1 通过 pip 安装
这是最简单的安装方式,适用于大多数用户:
pip install arkestra
4.2 从源码安装
如果你需要自定义 Arkestra,可以从 GitHub 克隆源码并手动安装:
git clone https://github.com/evildmp/Arkestra.git
cd Arkestra
python setup.py install
4.3 使用 Docker
Arkestra 也提供了 Docker 镜像,方便在容器环境中运行:
docker pull evildmp/arkestra
docker run -d -p 8000:8000 evildmp/arkestra
通过以上步骤,你可以成功安装并使用 Arkestra。希望这篇文档能帮助你更好地理解和使用 Arkestra。如果你有任何问题,可以参考项目的文档或联系社区支持。
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- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00