vitepress-plugin-llms 的安装和配置教程
2025-05-06 02:30:05作者:姚月梅Lane
1. 项目的基础介绍和主要的编程语言
vitepress-plugin-llms 是一个为 VitePress 提供增强功能的插件,它可以帮助开发者轻松地集成语言模型(LLM)到他们的文档站点中。这个项目主要使用 JavaScript 编程语言,并基于 VitePress 框架进行开发。
2. 项目使用的关键技术和框架
该项目使用了以下关键技术和框架:
- VitePress:一个基于 Vite 的静态站点生成器,用于创建文档站点。
- Vue.js:一个渐进式JavaScript框架,用于构建用户界面。
- LLM (Language Model):语言模型技术,用于处理自然语言相关的任务。
3. 项目安装和配置的准备工作和详细的安装步骤
准备工作
在开始安装 vitepress-plugin-llms 之前,请确保您的系统中已经安装了以下软件:
- Node.js(推荐使用 LTS 版本)
- Git
您可以通过以下命令检查这些工具是否已安装以及它们的版本号:
node -v
git -v
安装步骤
-
克隆项目仓库
首先,您需要克隆项目仓库到本地。在命令行中执行以下命令:
git clone https://github.com/okineadev/vitepress-plugin-llms.git -
进入项目目录
克隆完成后,进入项目目录:
cd vitepress-plugin-llms -
安装依赖
在项目目录中,使用以下命令安装项目依赖:
npm install或者如果您更喜欢使用 Yarn,可以使用以下命令:
yarn -
配置 VitePress
接下来,您需要在您的 VitePress 项目中安装并配置该插件。首先,将插件添加到您的 VitePress 配置文件(通常是
.vitepress/config.js)中:import { defineConfig } from 'vitepress' import vitepressPluginLlms from 'vitepress-plugin-llms' export default defineConfig({ plugins: [vitepressPluginLlms()] }) -
启动开发服务器
在您的 VitePress 项目目录中,执行以下命令以启动开发服务器:
npm run dev或者使用 Yarn:
yarn dev
现在,您应该能够看到带有集成语言模型功能的 VitePress 文档站点了。
请按照以上步骤进行操作,您应该能够成功安装和配置 vitepress-plugin-llms。如果在安装过程中遇到任何问题,请查看项目的官方文档或在相关社区寻求帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
kernelopenEuler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。C028
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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
10
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
424
3.25 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
231
263
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
331
暂无简介
Dart
686
160
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥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
🎉 (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
1.22 K
667
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869