【亲测免费】 DeepBI 项目安装和配置指南

1. 项目基础介绍和主要编程语言

项目基础介绍

DeepBI 是一个基于大型语言模型（LLM）的 AI 原生数据分析平台。它利用大型语言模型的强大能力，帮助用户从任何数据源中探索、查询、可视化和分享数据。用户可以通过 DeepBI 获得数据洞察，并基于数据做出决策。

主要编程语言

DeepBI 项目主要使用以下编程语言：

• Python
• JavaScript
• TypeScript
• Less
• CSS
• HTML

2. 项目使用的关键技术和框架

关键技术和框架

• 大型语言模型（LLM）：DeepBI 利用 LLM 进行数据分析和查询生成。
• 数据源支持：支持多种数据源，包括 MySQL、PostgreSQL、Doris、StarRocks、CSV/Excel 等。
• 多平台支持：支持 Windows-WSL、Windows、Linux 和 Mac 操作系统。
• Docker：项目推荐使用 Docker 进行安装和部署。
• PostgreSQL：作为数据库支持。
• Redis：用于缓存和数据存储。

3. 项目安装和配置的准备工作和详细安装步骤

准备工作

1. 操作系统：确保你的操作系统是 Windows 10/11、Linux 或 Mac。
2. Docker 和 Docker Compose：确保你已经安装了 Docker 和 Docker Compose。如果没有安装，请参考官方文档进行安装。
3. Git：确保你已经安装了 Git，用于克隆项目代码。

详细安装步骤

步骤 1：克隆项目代码

首先，使用 Git 克隆 DeepBI 项目代码到本地：

git clone https://github.com/DeepInsight-AI/DeepBI.git

步骤 2：进入项目目录

进入克隆下来的项目目录：

cd DeepBI

步骤 3：运行安装脚本

在项目目录中，运行安装脚本：

./Install.sh

步骤 4：启动 Docker 服务

安装完成后，使用 Docker Compose 启动 DeepBI 服务：

docker-compose start

步骤 5：访问 DeepBI

默认情况下，DeepBI 服务会在本地的 8338 端口运行。你可以通过浏览器访问以下地址来使用 DeepBI：

http://localhost:8338

其他注意事项

• 如果在运行脚本时遇到权限问题，请在命令前加上 sudo。
• 如果你使用的是 Windows 系统，可以下载 Windows 版本的安装包进行安装。

通过以上步骤，你应该能够成功安装并配置 DeepBI 项目。如果在安装过程中遇到任何问题，可以参考项目的 GitHub 页面或联系开发者获取帮助。