SEC Insights 开源项目安装与使用指南
2024-09-23 16:09:25作者:俞予舒Fleming
本指南将带领您深入了解run-llama/sec-insights项目,一个利用LlamaIndex实现的全栈应用,专为查询SEC 10-K和10-Q文档设计。我们将详细解析其目录结构、启动文件以及配置文件,帮助您快速上手。
1. 项目目录结构及介绍
项目基于现代技术栈构建,拥有清晰的层次结构。下面是核心的目录结构概述:
├── backend # 后端代码目录
│ ├── app.py # 主入口文件,FastAPI应用实例化
│ ├── models # 数据模型定义
│ ├── schemas # API请求和响应的模式定义
│ ├── llm # 与语言模型交互的逻辑
│ └── ... # 其他后端相关组件
├── frontend # 前端Next.js应用程序
│ ├── pages # 页面组件
│ ├── components # 通用组件
│ ├── styles # 样式文件
│ ├── api # 前端与后端通信的API接口
│ └── ... # 包含其他前端资源
├── devcontainer # 配置用于GitHub Codespaces的开发环境
│ └── devcontainer.json # Codespaces配置文件
├── README.md # 项目主读我文件
├── LICENSE # 许可证信息
├── FAQ.md # 常见问题解答文档
└── render.yaml # 渲染配置文件
- backend: 包含所有后端服务逻辑,FastAPI作为主要框架。
- frontend: 使用React和Next.js构建的用户界面。
- devcontainer: 提供了快速开发环境配置,适合在GitHub Codespaces中工作。
2. 项目的启动文件介绍
后端启动文件:backend/app.py
这是后端服务的主入口点。通过这个文件,FastAPI服务器被初始化并监听指定端口。它集成LlamaIndex和其他依赖来提供智能问答服务。
前端启动文件:通常位于frontend/pages/_app.js或通过next dev命令指定的起点
Next.js应用通过运行npm run dev或yarn dev在本地启动,该命令自动处理页面加载和热模块替换。
3. 项目的配置文件介绍
-
环境变量配置:配置通常分散在
.env(如果项目中有提供)和具体的环境配置文件中,如.env.development等,用于设置数据库连接、API密钥等。 -
后端配置:可能在
backend/settings.py或通过环境变量管理,具体取决于项目实际结构。未直接提及此类文件意味着配置可能是通过环境变量直接管理的。 -
前端配置:Next.js的应用配置可能位于
next.config.js,但大多数配置项也可通过环境变量或特定的配置文件管理,如Vercel或Render的环境变量配置。
在开始项目前,请确保正确设置这些配置,特别是数据库连接字符串、API访问密钥等敏感信息。此外,参考README.md和FAQ.md文档获取详细的部署和开发环境设置步骤,以确保无缝集成和开发体验。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
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
最新内容推荐
全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案 CrystalIndex资源文件管理系统:高效索引与文件管理的最佳实践指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
25
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
415
3.2 K
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
9
1
暂无简介
Dart
680
160
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
65
19
Ascend Extension for PyTorch
Python
229
259
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++
689
327
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
喝着茶写代码!最易用的自托管一站式代码托管平台,包含Git托管,代码审查,团队协作,软件包和CI/CD。
Go
23
0
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
661