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。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
Spark-Prover-X1-7BSpark-Prover 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专为 Lean4 中的自动定理证明而设计。该模型采用创新的三阶段训练策略,显著增强了形式化推理能力,在同等规模的开源模型中实现了最先进的性能。Python00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00