我们分两种情况讨论:使用子模块和直接复制代码。您需要根据您选择的方式提交不同的内容。
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使用子模块(Git Submodule):
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您提交的是对主项目的更改,包括:
a) 新增的.gitmodules文件(如果之前没有)
b) 对子模块目录的引用(实际上是一个提交ID,存储在主项目的git中)
c) 您在主项目中编写的集成代码(例如调用子模块的代码)
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注意:子模块的代码本身不在主项目中,主项目只记录子模块的版本(commit ID)。
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直接复制代码(不使用子模块):
- 您提交的是整个lightrag的代码(复制到主项目的某个目录下)以及集成代码。
根据您的描述,您似乎更倾向于直接复制代码(因为您说"合并后的代码"),这样更简单。
假设您已经将lightrag的代码复制到主项目的某个目录(比如modules/lightrag),并且已经编写了集成代码(比如在OCR处理之后调用了lightrag),那么您需要提交以下内容:
步骤:
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将lightrag代码复制到主项目目录中(例如
modules/lightrag)。 -
编写集成代码,修改OCR处理部分的代码,在OCR识别后调用lightrag。
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可能还需要修改配置文件、依赖列表等。
提交的内容包括:
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新增的lightrag代码目录(例如
modules/lightrag/) -
修改的OCR处理代码(例如
src/ocr/processor.py) -
新增的配置文件(例如
config/lightrag.yaml) -
更新的依赖文件(例如
requirements.txt)
具体操作:
在本地跑通后,您应该:
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进入主项目根目录,检查git状态:
bash
git status -
将需要提交的文件加入暂存区:
bash
git add modules/lightrag/ # 添加整个lightrag目录(如果代码都在里面) git add src/ocr/processor.py # 添加修改的OCR处理文件 git add config/lightrag.yaml # 添加配置文件 git add requirements.txt # 添加更新的依赖文件 -
提交更改:
bash
git commit -m "集成LightRAG模块到OCR处理流程" -
推送到远程分支:
bash
git push origin 您的分支名
如果您使用的是子模块,那么步骤会有所不同:
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添加子模块:
bash
git submodule add https://github.com/your-lightrag-repo.git modules/lightrag -
进入子模块目录,切换到适当的分支或提交,然后提交子模块的引用。
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在主项目中提交
.gitmodules文件和子模块的引用。
但是,根据您的描述,您已经将两个项目放在一起并调通了,所以可能是直接复制代码的方式。
请根据您实际采用的方式,提交相应的文件。
如果您还有疑问,请提供更多关于您如何集成的细节。
一、必须提交的核心文件
1. 新增的LightRAG模块文件
text
modules/lightrag/ # 整个lightrag代码目录
├── __init__.py # 必须有,让Python识别为包
├── core.py # 核心逻辑
├── utils.py # 工具函数
├── config.yaml # 配置文件模板
├── requirements.txt # 依赖列表
└── README.md # 使用说明
2. 集成接口文件
text
src/rag_integration/ # 或放到现有目录结构中
├── __init__.py
├── lightrag_adapter.py # LightRAG的适配器
├── ocr_rag_processor.py # OCR+RAG处理器
└── config.py # 配置管理
3. 修改的OCR处理文件
text
# 修改了原来的OCR处理流程
src/ocr/
├── processor.py # 原始OCR处理器(已修改)
└── enhanced_processor.py # 新增的增强版(可选)
4. 配置文件和依赖
text
config/
├── features.yaml # 新增:功能开关
├── lightrag.yaml # LightRAG配置
└── .env.example # 环境变量示例
requirements/
├── base.txt # 基础依赖
├── ocr.txt # OCR相关依赖
└── rag.txt # LightRAG依赖(新增)
二、具体要提交什么内容?
重点:只提交必要的文件,排除不必要的内容
bash
# 查看所有修改的文件
git status
# 应该提交的:
✅ modules/lightrag/ # 代码目录
✅ src/rag_integration/ # 集成代码
✅ config/lightrag.yaml # 配置文件
✅ requirements/rag.txt # 依赖文件
✅ src/ocr/processor.py # 修改的OCR文件
# 不应该提交的:
❌ modules/lightrag/.git/ # 如果有,删除
❌ modules/lightrag/__pycache__/ # 缓存文件
❌ modules/lightrag/.env # 本地环境变量
❌ modules/lightrag/data/ # 大文件数据(如果有)
❌ modules/lightrag/models/ # 大模型文件(如果有)
三、实际操作步骤
第1步:清理不需要的文件
bash
# 删除缓存文件
find modules/lightrag -name "__pycache__" -type d -exec rm -rf {} +
find modules/lightrag -name "*.pyc" -delete
# 删除大文件(如果模型很大)
rm -rf modules/lightrag/models/bert-large/ # 示例
# 删除本地配置文件
rm modules/lightrag/.env
第2步:创建最小化提交
bash
# 1. 只添加必要的文件和目录
git add modules/lightrag/ \
modules/lightrag/*.py \
modules/lightrag/config.yaml.example \
modules/lightrag/requirements.txt
# 2. 添加集成代码
git add src/rag_integration/
# 3. 添加配置文件
git add config/features.yaml
git add config/lightrag.yaml.example # 用.example后缀
# 4. 添加依赖更新
git add requirements/rag.txt
# 5. 添加修改的OCR文件
git add src/ocr/processor.py
第3步:检查提交内容
bash
# 查看将要提交的文件
git status
# 查看具体改动
git diff --cached
四、提交信息示例
bash
git commit -m "feat: 集成LightRAG模块到OCR后处理流程
## 新增功能:
1. 添加LightRAG知识增强模块
2. OCR识别后自动调用RAG进行文本增强
3. 支持配置开关控制RAG功能
## 主要文件:
- modules/lightrag/ # LightRAG核心代码
- src/rag_integration/ # 集成适配层
- src/ocr/enhanced_processor.py # 增强OCR处理器
- config/features.yaml # 功能配置
## 依赖更新:
- 新增requirements/rag.txt # LightRAG依赖
## 使用方式:
1. 安装依赖:pip install -r requirements/rag.txt
2. 复制配置:cp config/lightrag.yaml.example config/lightrag.yaml
3. 启用功能:修改features.yaml中enable_lightrag: true
"
五、特殊情况处理
情况1:模型文件太大(超过100MB)
bash
# 1. 先移出模型文件
mv modules/lightrag/models/huge-model.bin /tmp/
# 2. 创建下载脚本
cat > modules/lightrag/download_models.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
echo "下载LightRAG模型文件..."
wget https://your-model-server.com/lightrag-model.bin -O models/lightrag-model.bin
EOF
# 3. 添加下载说明到README
echo "模型文件需要单独下载,运行: bash download_models.sh" >> modules/lightrag/README.md
# 4. 提交下载脚本
git add modules/lightrag/download_models.sh
情况2:需要排除测试数据
bash
# 创建.gitignore文件
cat > modules/lightrag/.gitignore << 'EOF'
# 不提交大文件
models/
data/
*.bin
*.pth
*.h5
# 不提交本地配置
.env
config.yaml # 不提交实际配置,提交config.yaml.example
# 不提交缓存
__pycache__/
*.pyc
*.pyo
*.pyd
.Python
EOF
# 提交.gitignore
git add modules/lightrag/.gitignore
六、完整的提交清单
基础结构版(推荐)
text
要提交的内容:
├── modules/
│ └── lightrag/
│ ├── __init__.py
│ ├── core.py
│ ├── query_processor.py
│ ├── utils.py
│ ├── config.yaml.example # 配置模板
│ ├── requirements.txt
│ ├── README.md
│ ├── .gitignore # 忽略大文件
│ └── download_models.sh # 模型下载脚本(可选)
├── src/
│ ├── rag_integration/
│ │ ├── __init__.py
│ │ ├── lightrag_adapter.py
│ │ └── config.py
│ └── ocr/
│ ├── processor.py # 修改了这里
│ └── enhanced_processor.py # 或新增这个
├── config/
│ ├── features.yaml
│ └── lightrag.yaml.example
├── requirements/
│ └── rag.txt
└── README.md # 更新主项目文档
最小化版(快速集成)
text
只提交最少的文件:
modules/lightrag/
├── core.py # 核心代码
├── lightrag_adapter.py # 适配器
└── requirements-rag.txt # 依赖
src/ocr/processor.py # 修改一行,添加lightrag调用
config/features.yaml # 添加enable_lightrag配置
七、验证提交是否完整
bash
# 1. 创建测试脚本
cat > test_integration.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
echo "测试LightRAG集成..."
cd modules/lightrag
python -c "from core import LightRAG; print('LightRAG导入成功')"
cd ../..
python -c "import sys; sys.path.append('src/rag_integration'); from lightrag_adapter import LightRAGAdapter; print('适配器导入成功')"
echo "✅ 所有文件完整"
EOF
# 2. 运行测试
chmod +x test_integration.sh
./test_integration.sh
# 3. 确保能通过import测试
python -c "import sys; sys.path.append('modules/lightrag'); from core import LightRAG; print('成功')"
八、最后推送
bash
# 推送到远程分支
git push origin feature/ocr-lightrag-integration
# 或者指定上游
git push --set-upstream origin feature/ocr-lightrag-integration
总结:您应该提交什么?
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LightRAG的核心代码(.py文件)
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适配层代码(连接OCR和LightRAG的桥梁)
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配置文件模板(.example或.yaml文件)
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依赖列表(requirements.txt)
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修改的OCR处理文件
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文档和说明(README.md)
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排除:大模型文件、本地配置、缓存文件
关键原则:提交能让其他开发者一键运行的最小代码集合。模型文件太大就提供下载脚本,配置敏感就提供模板文件。