合并后的项目 上传分支 取哪里的东西提交

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。

  1. 使用子模块(Git Submodule):

    • 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)

    • 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)。

  2. 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:

  1. 将lightrag代码复制到主项目目录中(例如modules/lightrag)。

  2. 编写集成代码,修改OCR处理部分的代码,在OCR识别后调用lightrag。

  3. 可能还需要修改配置文件、依赖列表等。

提交的内容包括:

  • 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:

  1. 进入主项目根目录,检查git状态:

    bash

    复制代码
    git status
  2. 将需要提交的文件加入暂存区:

    bash

    复制代码
    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
  3. 提交更改:

    bash

    复制代码
    git commit -m "集成LightRAG模块到OCR处理流程"
  4. 推送到远程分支:

    bash

    复制代码
    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:

  1. 添加子模块:

    bash

    复制代码
    git submodule add https://github.com/your-lightrag-repo.git modules/lightrag
  2. 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。

  3. 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

复制代码
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

复制代码
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

复制代码
# 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

复制代码
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

复制代码
# 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

复制代码
# 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

复制代码
# 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

复制代码
# 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

复制代码
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

复制代码
# 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

复制代码
# 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

复制代码
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

复制代码
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

复制代码
# 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

复制代码
# 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?

  1. LightRAG的核心代码(.py文件)

  2. 适配层代码(连接OCR和LightRAG的桥梁)

  3. 配置文件模板(.example或.yaml文件)

  4. 依赖列表(requirements.txt)

  5. 修改的OCR处理文件

  6. 文档和说明README.md

  7. 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。

相关推荐
电商API&Tina2 分钟前
【电商API】淘宝/天猫拍立淘(按图搜索商品)API 全解析
大数据·开发语言·数据库·人工智能·json·图搜索算法
五度易链-区域产业数字化管理平台5 分钟前
技术深一度|五度易链如何通过“AI+大数据”深度融合提升治理精准效能?
大数据·人工智能
亚林瓜子7 分钟前
Spark SQL中时间戳条件约束与字符串判空
大数据·sql·spark·string·timestamp
云边云科技_云网融合9 分钟前
下单、收银不中断,负载均衡是零售系统平稳运行的基石
大数据·网络·人工智能·安全
m0_736034853 小时前
1.28笔记
前端·chrome·笔记
延凡科技7 小时前
无人机低空智能巡飞巡检平台:全域感知与智能决策的低空作业中枢
大数据·人工智能·科技·安全·无人机·能源
百家方案8 小时前
2026年数据治理整体解决方案 - 全1066页下载
大数据·人工智能·数据治理
zhangkaixuan4569 小时前
Paimon 读取数据流程深度解析
大数据·hadoop·flink·apache·paimon
清平乐的技术专栏11 小时前
HBase集群连接方式
大数据·数据库·hbase
梁下轻语的秋缘12 小时前
Prompt工程核心指南:从入门到精通,让AI精准响应你的需求
大数据·人工智能·prompt