Looker Explore Assistant 项目使用说明
2025-04-18 08:01:26作者:董宙帆
1. 项目目录结构及介绍
Looker Explore Assistant 项目的目录结构如下:
.
├── .github/ # GitHub 相关配置文件
├── explore-assistant-backend/ # 后端API服务相关代码
├── explore-assistant-cloud-function/ # 云函数相关代码
├── explore-assistant-examples/ # 示例查询和模型训练相关文件
├── explore-assistant-extension/ # Looker扩展相关代码
├── explore-assistant-training/ # 模型训练代码和笔记
├── static/ # 静态资源文件
├── .DS_Store
├── .gitignore # Git忽略文件列表
├── CHANGELOG.md # 更改日志
├── CODE_OF_CONDUCT.md # 行为准则
├── CONTRIBUTING.md # 贡献指南
├── LICENSE # 开源许可证
├── README.md # 项目说明文件
└── requirements.txt # 项目依赖列表
各目录和文件说明:
.github/: 包含GitHub工作流程和模板等GitHub相关配置。explore-assistant-backend/: 包含后端API服务的代码,负责处理前端请求并与Vertex AI交互。explore-assistant-cloud-function/: 包含部署在云平台上的函数代码,用于特定的后端逻辑处理。explore-assistant-examples/: 包含用于训练模型的查询示例和相关数据。explore-assistant-extension/: 包含Looker扩展的代码,用于集成到Looker环境中。explore-assistant-training/: 包含模型训练的代码和Jupyter笔记本,用于训练和优化模型。static/: 包含项目中的静态资源文件,如图片、样式表等。.DS_Store: Mac系统生成的文件夹元数据文件,通常用于存储Finder的信息。.gitignore: 指定Git应该忽略的文件和目录列表。CHANGELOG.md: 记录项目历史版本的更改和更新。CODE_OF_CONDUCT.md: 规定项目参与者的行为准则。CONTRIBUTING.md: 指导贡献者如何参与项目的指南。LICENSE: 项目使用的开源许可证信息。README.md: 项目的自述文件,介绍项目信息和如何使用。requirements.txt: 项目依赖的Python包列表。
2. 项目的启动文件介绍
项目的启动主要涉及后端服务、云函数以及前端Looker扩展的启动。
-
后端服务启动:进入
explore-assistant-backend/目录,使用以下命令启动后端服务:python main.py这将启动一个监听特定端口的服务,用于处理来自前端的请求。
-
云函数部署:根据官方文档提供的指引,将
explore-assistant-cloud-function/目录中的代码部署到云平台上。 -
前端Looker扩展部署:按照
explore-assistant-extension/目录中的说明,配置和部署到Looker环境中。
3. 项目的配置文件介绍
项目的配置文件主要分布在几个目录中,以下是主要配置文件的介绍:
- 后端服务配置:通常位于
explore-assistant-backend/目录中,可能包括数据库连接、API密钥等配置信息。 - 云函数配置:在
explore-assistant-cloud-function/目录中,可能包含云函数的触发器设置、环境变量等。 - 前端配置:在
explore-assistant-extension/目录中,可能包括与Looker集成相关的前端配置。
具体的配置文件内容和配置方法将在各目录的 README.md 文件中有详细说明。请根据实际情况和项目需求进行配置。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
532
3.74 K
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
336
178
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++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
403
暂无简介
Dart
771
191
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355