WHartTest

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🏢 后端部署指南 ​

本指南将引导您完成 WHartTest 后端服务的生产环境部署。系统已改为使用API方式调用嵌入模型，无需本地下载模型文件。

📊 数据库配置 ​

系统支持两种数据库：

  • PostgreSQL（默认）：生产环境推荐，支持高并发
  • SQLite：适合本地开发和小规模部署

使用 PostgreSQL（默认） ​

  1. 安装 PostgreSQL
bash
# Ubuntu/Debian
sudo apt install postgresql postgresql-contrib

# 启动服务
sudo systemctl start postgresql
sudo systemctl enable postgresql
  1. 创建数据库和用户
bash
# 切换到 postgres 用户
sudo -u postgres psql

# 在 PostgreSQL 中执行
CREATE DATABASE wharttest;
CREATE USER wharttest_user WITH PASSWORD 'your_secure_password';
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE wharttest TO wharttest_user;
\q
  1. 配置环境变量
bash
# 设置数据库类型为 PostgreSQL
export DATABASE_TYPE=postgres
export POSTGRES_HOST=localhost
export POSTGRES_PORT=5432
export POSTGRES_DB=wharttest
export POSTGRES_USER=wharttest_user
export POSTGRES_PASSWORD=your_secure_password
  1. 执行数据库迁移
bash
python manage.py migrate

使用 SQLite（本地开发） ​

如需使用 SQLite，设置环境变量：

bash
# 切换到 SQLite
export DATABASE_TYPE=sqlite
# SQLite 数据库文件位置
export DATABASE_PATH=/path/to/db.sqlite3

Docker 部署时切换数据库 ​

Docker 默认使用 PostgreSQL。如需使用 SQLite，编辑 .env 文件：

yaml
# 使用 SQLite（本地开发）
DATABASE_TYPE=sqlite

🛠️ 后端部署 (以 Ubuntu 为例) ​

1. 系统准备 ​

首先，安装 uv，一个先进的 Python 包管理器。

bash
# 安装 uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

# 将 uv 添加到当前会话的 PATH
source $HOME/.cargo/env

# 注意：为了永久生效，请将 `source $HOME/.cargo/env` 添加到您的 shell 配置文件中 (如 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc)

2. 克隆项目 ​

bash
git clone https://github.com/MGdaasLab/WHartTest.git
cd WHartTest/WHartTest_Django

3. 创建并激活虚拟环境 ​

使用 uv 创建并激活一个基于 Python 3.12 的虚拟环境。

bash
# 使用 Python 3.12 创建虚拟环境
uv venv --python 3.11 

# 激活虚拟环境
source .venv/bin/activate

4. 安装依赖 ​

使用 uv 高效地安装项目依赖。

bash
uv pip install -r requirements.txt

5. 数据库迁移和超级用户创建 ​

bash
# 执行数据库迁移
python manage.py migrate
# Windows执行数据库迁移
uv run python WHartTest_Django/manage.py migrate
# 创建超级管理员
python manage.py createsuperuser
# Windows创建超级管理员
uv run WHartTest_Django/manage.py createsuperuser

6. 启动服务 ​

bash
# 使用 Uvicorn 启动 Django 应用（支持 WebSocket）
uvicorn wharttest_django.asgi:application --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4
# Windows 开发环境启动
uv run uvicorn wharttest_django.asgi:application --reload --host 127.0.0.1 --port 8000

6. 收集静态文件 ​

在生产环境中，静态文件（如 CSS, JavaScript, 图片）应由 Nginx 等 Web 服务器直接提供，以获得更好的性能。collectstatic 命令会将项目所有应用中的静态文件收集到 STATIC_ROOT 指定的单个目录中，以便于部署。

bash
python manage.py collectstatic --noinput

7. 使用 Uvicorn 启动服务 ​

bash
# 安装 uvicorn
pip install uvicorn

# 启动服务（支持 WebSocket）
uvicorn wharttest_django.asgi:application \
  --host 0.0.0.0 \
  --port 8000 \
  --workers 4 \
  --timeout-keep-alive 120
  • 项目使用 Django Channels 实现 WebSocket，必须使用 ASGI 服务器。

🔍 部署验证 ​

1. 验证 API 连接 ​

启动服务后，检查日志输出，确认嵌入模型 API 连接正常。

log
🚀 正在初始化嵌入模型API...
✅ 嵌入模型API连接成功
🧪 API测试成功，服务正常
🤖 向量存储管理器初始化完成:
   ✅ 实际使用的嵌入模型: API嵌入服务

2. API 健康检查 ​

bash
# 检查项目 API 是否正常 (需要有效的 JWT Token)
curl -X GET http://your-domain.com/api/projects/ \
  -H "Authorization: Bearer YOUR_JWT_TOKEN"

3. 知识库功能测试 ​

通过 API 创建一个知识库，上传文档并进行搜索，验证整个流程是否正常。

✅ 生产环境检查清单 ​

  • [ ] DEBUG 设置为 False
  • [ ] SECRET_KEY 已更换为强密钥
  • [ ] 使用 Gunicorn 或其他 WSGI 服务器
  • [ ] 配置 Nginx 作为反向代理
  • [ ] 数据库已从 SQLite 切换到 PostgreSQL
  • [ ] 嵌入模型 API 已配置并连接正常
  • [ ] 静态文件已通过 collectstatic 收集并由 Nginx 服务
  • [ ] SSL/TLS 证书已配置，强制 HTTPS
  • [ ] 防火墙已启用，只开放必要端口
  • [ ] 备份策略已制定（数据库和用户上传文件）
  • [ ] 日志记录和监控已配置