AlchemyCMS 开源项目教程
1. 项目介绍
AlchemyCMS 是一个基于 Ruby on Rails 的开源内容管理系统(CMS)框架。它支持组件化的网页设计,既可以作为传统的服务器端渲染 CMS 使用,也可以作为无头 CMS 使用。AlchemyCMS 提供了灵活的模板系统,将内容与标记分离,支持多语言和多域名,具有强大的 RESTful API,以及直观的用户界面和实时预览功能。
2. 项目快速启动
2.1 安装 Rails
首先,确保你已经安装了 Rails。如果没有安装,可以通过以下命令安装:
gem install rails
2.2 创建新 Rails 项目
使用 AlchemyCMS 提供的 Rails 模板创建一个新的 Rails 项目:
rails new -m https://raw.githubusercontent.com/AlchemyCMS/rails-templates/master/all.rb <MY-PROJECT-NAME>
按照屏幕上的指示完成项目创建。
2.3 手动安装 AlchemyCMS
如果你已经有一个 Rails 项目,可以通过以下步骤手动安装 AlchemyCMS:
-
在
Gemfile中添加 AlchemyCMS:gem 'alchemy_cms' -
运行
bundle install安装依赖。 -
设置用户认证:
-
如果你没有自己的用户模型,可以使用 Alchemy 提供的用户模型:
gem 'alchemy-devise'然后运行安装器:
bin/rails g alchemy:devise:install -
如果你有自己的用户模型,可以在
config/initializers/alchemy.rb中配置:Alchemy.user_class_name = 'YourUserClass' Alchemy.current_user_method = 'current_admin_user' Alchemy.signup_path = '/your/signup/path' Alchemy.login_path = '/your/login/path' Alchemy.logout_path = '/your/logout/path' Alchemy.logout_method = 'http_verb_for_logout' Alchemy.unauthorized_path = '/some/public/page'
-
-
安装 AlchemyCMS:
bin/rails alchemy:install -
启动服务器:
bin/rails server -
访问 Alchemy 后台:
打开浏览器,访问
http://localhost:3000/admin。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 应用案例
AlchemyCMS 适用于需要高度定制化的网站,尤其是那些需要多语言支持、多域名管理和复杂内容结构的网站。例如,跨国公司的官方网站、多语言博客平台、以及需要灵活内容管理的电子商务网站。
3.2 最佳实践
- 内容与标记分离:利用 AlchemyCMS 的模板系统,将内容与标记分离,确保内容管理的高效性和灵活性。
- RESTful API:利用 AlchemyCMS 提供的 RESTful API,实现前后端分离,支持无头 CMS 架构。
- 多语言支持:通过 AlchemyCMS 的多语言功能,轻松管理多语言内容,提升网站的国际化水平。
4. 典型生态项目
4.1 Alchemy-Devise
Alchemy-Devise 是 AlchemyCMS 的一个扩展,提供了基于 Devise 的用户认证系统。它简化了用户管理,并提供了强大的用户权限控制功能。
4.2 Alchemy-I18n
Alchemy-I18n 是 AlchemyCMS 的国际化扩展,支持多语言内容管理。通过这个扩展,可以轻松地将网站内容翻译成多种语言。
4.3 Alchemy-Dragonfly
Alchemy-Dragonfly 是 AlchemyCMS 的图片处理扩展,基于 Dragonfly 框架,提供了强大的图片处理和缓存功能,支持图片的实时裁剪和缩放。
通过这些生态项目,AlchemyCMS 可以更好地满足各种复杂的内容管理需求,提升开发效率和用户体验。
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
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
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