首页
学习
活动
专区
圈层
工具
发布
社区首页 >专栏 >qKnow 知识平台【开源版】安装与部署全指南

qKnow 知识平台【开源版】安装与部署全指南

原创
作者头像
吴同
发布2025-10-22 22:08:44
发布2025-10-22 22:08:44
5560
举报
文章被收录于专栏:qKnow知识平台qKnow知识平台

本文详细介绍 qKnow 知识平台开源版的安装与部署流程,涵盖环境准备、代码结构、数据库配置、DeepKE 知识抽取工具设置、以及前后端启动步骤。 系统采用 前后端分离架构,分为 后端运行部分前端运行部分


一、准备工作(环境要求)

在部署系统之前,请确保以下运行环境已正确安装。

推荐在 Linux 或 macOS 下进行部署,Windows 环境请使用 WSL2 或 Docker 环境。

软件 / 工具

版本要求

推荐版本

用途说明

JDK

≥ 1.8

1.8

运行后端服务

🐬 MySQL

≥ 5.7

5.7

关系型数据库

🕸 Neo4j

4.x

4.4.40

图数据库,用于知识图谱存储

🔥 Redis

≥ 5.0

5.0

缓存与消息队列

⚙️ Maven

≥ 3.6

3.6

Java 构建工具

💚 Node.js

≥ 16

16

前端构建与运行

💡 加速提示:设置 npm 镜像

npm config set registry https://registry.npmmirror.com

⚠️ 不推荐使用 cnpm,可能导致依赖冲突或构建失败。


二、获取项目代码

1. 访问 qKnow Gitee 官方仓库

2. 下载项目 ZIP 包或使用 Git 克隆:

代码语言:bash
复制
git clone https://gitee.com/qiantongtech/qKnow.git

3. 将项目解压 / 克隆到您的工作目录,例如:

代码语言:bash
复制
/opt/qknow/

三、目录结构说明

1. 后端目录结构

代码语言:bash
复制
├─ qknow-framework/           # 公共配置模块(核心依赖)
│  ├─ qknow-auth              # OAuth2 授权模块
│  ├─ qknow-common            # 公共工具类模块
│  ├─ qknow-config            # 全局配置模块
│  ├─ qknow-es                # ElasticSearch 模块
│  ├─ qknow-file              # 文件管理服务
│  ├─ qknow-generator         # 代码生成器
│  ├─ qknow-mybatis           # MyBatis 数据层配置
│  ├─ qknow-neo4j             # Neo4j 图数据库模块
│  ├─ qknow-pay               # 支付模块
│  ├─ qknow-quartz            # 定时任务模块
│  ├─ qknow-redis             # Redis 缓存模块
│  ├─ qknow-security          # 安全认证模块
│  ├─ qknow-websocket         # WebSocket 实时通信模块
├─ qknow-module-app/          # 知识应用模块
├─ qknow-module-dm/           # 数据管理模块
├─ qknow-module-ext/          # 知识抽取模块
├─ qknow-module-kmc/          # 知识中心模块
├─ qknow-module-system/       # 系统管理模块
├─ qknow-server/              # 项目启动服务(主入口)
├─ qknow-ui/                  # 前端模块
├─ sql/                       # SQL 初始化脚本
├─ README.md
├─ QUICKSTART.md

2. 前端目录结构

代码语言:bash
复制
├─ qknow-ui/
│  ├─ public/                 # 静态资源目录
│  ├─ src/
│  │  ├─ api/                 # 接口定义
│  │  ├─ assets/              # 图片与样式资源
│  │  ├─ components/          # 通用组件
│  │  ├─ layout/              # 页面布局
│  │  ├─ plugins/             # 插件
│  │  ├─ router/              # 路由配置
│  │  ├─ store/               # 状态管理
│  │  ├─ utils/               # 工具类函数
│  │  ├─ views/               # 页面视图
│  │  │  ├─ app/              # 知识应用模块
│  │  │  ├─ dm/               # 数据管理模块
│  │  │  ├─ ext/              # 知识抽取模块
│  │  │  ├─ kmc/              # 知识中心模块
│  │  │  ├─ system/           # 系统管理模块
│  ├─ .env.development        # 开发环境配置
│  ├─ .env.production         # 生产环境配置
│  ├─ vite.config.js          # Vite 构建配置

四、后端配置步骤

1. 创建并导入 MySQL 数据库

  • 创建数据库:
代码语言:sql
复制
  CREATE DATABASE qknow_dev CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci;
  • 导入 SQL 文件:
代码语言:bash
复制
mysql -u root -p qknow_dev < sql/qknow_20250522.sql
mysql -u root -p qknow_dev < sql/quartz.sql

2. 修改数据库连接配置

路径:qknow-server/src/main/resources/application-dev.yml

代码语言:yaml
复制
datasource:
  type: mysql

mysql:
  driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver
  url: jdbc:mysql://127.0.0.1:3306/qknow_dev?useUnicode=true&characterEncoding=utf8&serverTimezone=Asia/Shanghai
  username: root
  password: 123456

3. Neo4j 图数据库配置

步骤 1:关闭 Neo4j 服务
代码语言:bash
复制
cd /usr/local/neo4j/bin
./neo4j stop
步骤 2:导入数据库
代码语言:bash
复制
./neo4j-admin load --from=/opt/qknow/sql/neo4j/neo4j.dump --database=qknow --force

修改配置文件(conf/neo4j.conf):

代码语言:properties
复制
dbms.default_database=qknow
步骤 3:启动 Neo4j
代码语言:bash
复制
./neo4j start
步骤 4:修改连接配置

路径:qknow-framework/qknow-neo4j/src/main/resources/application-neo4j-dev.yml

代码语言:yaml
复制
neo4j:
  uri: bolt://127.0.0.1:7687
  user: neo4j
  password: neo4j密码

4. Redis 配置

Redis 使用默认 6379 端口即可。如有修改,请在以下路径更新:

代码语言:properties
复制
qknow-server/src/main/resources/application.yml

5. 配置服务端口与访问路径

路径:qknow-server/src/main/resources/application.yml

代码语言:yaml
复制
server:
  port: 8090
  servlet:
    context-path: /qknow

五、知识抽取工具配置(DeepKE)

开源版采用 DeepKE-cnSchema 作为知识抽取引擎。

建议使用 Docker 一键安装,更便于隔离环境与 GPU 加速。


1. 修改实体类型配置

路径:DeepKE/example/ner/standard/conf/train.yaml

代码语言:yaml
复制
# DeepKE 实体抽取配置文件
learning_rate: 1e-3
num_train_epochs: 3
train_batch_size: 128
use_gpu: True

# 修改抽取实体类型
labels: ['LOC', 'ORG', 'PER']
# 若需自定义类型请参考官方文档重新训练模型

2. 修改 DeepKE 执行脚本(Docker 容器 ID)

路径:qKnow/bin/DeepKE/start.sh

代码语言:bash
复制
#!/bin/bash
docker exec -it <your_container_id> /bin/bash

建议:使用 docker ps 命令查看 DeepKE 容器 ID。 若需在宿主机调用 DeepKE API,可在容器端口映射配置中添加: -p 9000:9000


六、后端启动

进入项目根目录:

代码语言:bash
复制
cd qknow-server
mvn clean install -DskipTests
java -jar target/qknow-server.jar --spring.profiles.active=dev

启动后端后,默认访问地址:

http://localhost:8090/qknow


七、前端运行

1. 安装依赖

代码语言:bash
复制
cd qknow-ui
npm install

2. 启动开发环境

代码语言:bash
复制
npm run dev

默认访问地址:

代码语言:bash
复制
http://localhost:8080

3. 打包生产环境

代码语言:bash
复制
npm run build

生成文件位于 dist/ 目录,可部署至 Nginx 或任意静态服务器。


八、常见问题与建议

问题

可能原因

解决方案

前端请求后端接口失败

CORS 或端口配置错误

检查 vite.config.js 中的代理设置

Neo4j 无法连接

用户名密码或端口错误

修改 application-neo4j-dev.yml 并确认数据库运行正常

Redis 报错连接拒绝

Redis 未启动或端口错误

确认 Redis 服务开启并监听正确端口

DeepKE API 抽取结果为空

模型未加载或实体类型配置错误

检查 train.yamldocker logs 日志

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

评论
登录后参与评论
0 条评论
热度
最新
推荐阅读
目录
  • 一、准备工作(环境要求)
  • 二、获取项目代码
    • 1. 访问 qKnow Gitee 官方仓库。
    • 2. 下载项目 ZIP 包或使用 Git 克隆:
    • 3. 将项目解压 / 克隆到您的工作目录,例如:
  • 三、目录结构说明
    • 1. 后端目录结构
    • 2. 前端目录结构
  • 四、后端配置步骤
    • 1. 创建并导入 MySQL 数据库
    • 2. 修改数据库连接配置
    • 3. Neo4j 图数据库配置
      • 步骤 1:关闭 Neo4j 服务
      • 步骤 2:导入数据库
      • 步骤 3:启动 Neo4j
      • 步骤 4:修改连接配置
    • 4. Redis 配置
    • 5. 配置服务端口与访问路径
  • 五、知识抽取工具配置(DeepKE)
    • 1. 修改实体类型配置
    • 2. 修改 DeepKE 执行脚本(Docker 容器 ID)
  • 六、后端启动
  • 七、前端运行
    • 1. 安装依赖
    • 2. 启动开发环境
    • 3. 打包生产环境
  • 八、常见问题与建议
相关产品与服务
灰盒安全测试
腾讯知识图谱(Tencent Knowledge Graph,TKG)是一个集成图数据库、图计算引擎和图可视化分析的一站式平台。支持抽取和融合异构数据,支持千亿级节点关系的存储和计算,支持规则匹配、机器学习、图嵌入等图数据挖掘算法,拥有丰富的图数据渲染和展现的可视化方案。
领券
问题归档专栏文章快讯文章归档关键词归档开发者手册归档开发者手册 Section 归档