一、环境搭建与准备阶段（第 3–4 周）

一、环境搭建与准备阶段（第 3--4 周）

1. 开发环境配置

   • 安装 Python 3.10+、Go 1.21+、Node.js + React ok

   • 部署向量数据库：Milvus / PGVector 二选一

方法 A：Milvus（最简单，Docker 一键启动）

一、前置条件

已安装并启动 Docker Desktop ，新建专属文件夹（如 milvus）

二、核心部署步骤

1. 清理旧容器 / 文件删除无效容器与错误配置文件

2. 创建配置文件 新建 docker-compose.yml，粘贴官方标准配置

   version: '3.5'
   services:
   etcd:
   container_name: milvus-etcd
   image: quay.io/coreos/etcd:v3.5.5
   environment:
   - ETCD_AUTO_COMPACTION_MODE=revision
   - ETCD_AUTO_COMPACTION_RETENTION=1000
   - ETCD_QUOTA_BACKEND_BYTES=4294967296
   - ETCD_SNAPSHOT_COUNT=50000
   volumes:
   - ./_volumes/etcd:/etcd
   command: etcd -advertise-client-urls=http://etcd:2379 -listen-client-urls http://0.0.0.0:2379 --data-dir /etcd
   restart: unless-stopped
   minio:
   container_name: milvus-minio
   image: minio/minio:RELEASE.2023-03-20T20-16-18Z
   environment:
   MINIO_ACCESS_KEY: minioadmin
   MINIO_SECRET_KEY: minioadmin
   volumes:
   - ./_volumes/minio:/minio_data
   command: minio server /minio_data
   restart: unless-stopped
   standalone:
   container_name: milvus-standalone
   image: milvusdb/milvus:v2.3.8
   command: ["milvus", "run", "standalone"]
   environment:
   ETCD_ENDPOINTS: etcd:2379
   MINIO_ADDRESS: minio:9000
   volumes:
   - ./_volumes/milvus:/var/lib/milvus
   ports:
   - "19530:19530"
   - "9091:9091"
   depends_on:
   - etcd
   - minio
   restart: unless-stopped

3. 一键启动 执行 docker compose up -d 启动 Milvus 及其依赖（etcd、minio）

4. 

方法 B：PGVector（PostgreSQL + 向量插件）

1. 安装 PostgreSQL
2. 安装 pgvector 插件
3. 连接端口：5432

创建配置文件

新建 docker-compose.yml，粘贴以下内容：

yaml

version: '3.8'
services:
  pgvector:
    container_name: pgvector-db
    image: pgvector/pgvector:pg16  # 官方镜像，含 pgvector 扩展
    ports:
      - "5432:5432"  # 端口映射
    environment:
      POSTGRES_USER: postgres       # 用户名
      POSTGRES_PASSWORD: postgres   # 密码
      POSTGRES_DB: fund_vector_db   # 初始化数据库（基金文档专用）
    volumes:
      - pgdata:/var/lib/postgresql/data  # 数据持久化
    restart: unless-stopped  # 自动重启

volumes:
  pgdata:  # 命名卷，防止数据丢失

步骤 2：启动服务

powershell

docker compose up -d

---

三、验证部署成功

1. 进入容器执行 SQL

powershell

# 进入 PostgreSQL 容器
docker exec -it pgvector-db psql -U postgres -d fund_vector_db

# 在 PostgreSQL 命令行中执行：
CREATE EXTENSION vector;  # 启用向量扩展
SELECT extname, extversion FROM pg_extension WHERE extname = 'vector';  # 验证安装

✅ 成功标志：返回 vector | 0.8.5（版本号可能不同）

2. 创建向量表（基金文档示例）

-- 创建基金文档向量存储表
CREATE TABLE fund_documents (
    id BIGSERIAL PRIMARY KEY,
    doc_id TEXT UNIQUE,  -- 基金文档ID
    content TEXT,        -- 文档内容
    embedding vector(1536)  -- 1536维向量（适配OpenAI等模型）
);

-- 创建向量索引（提升检索速度）
CREATE INDEX ON fund_documents USING ivfflat (embedding vector_cosine_ops) WITH (lists = 100);

---

四、Python 连接代码（毕设直接用）

python

运行

import psycopg2
from psycopg2.extras import RealDictCursor
from pgvector.psycopg2 import register_vector  # 需安装：pip install pgvector

# 连接配置
conn = psycopg2.connect(
    host="localhost",
    port=5432,
    user="postgres",
    password="postgres",
    dbname="fund_vector_db"
)
register_vector(conn)  # 注册向量类型

# 示例：插入向量
with conn.cursor(cursor_factory=RealDictCursor) as cur:
    cur.execute("""
        INSERT INTO fund_documents (doc_id, content, embedding)
        VALUES (%s, %s, %s)
    """, ("fund_001", "嘉实资源精选A基金报告...", [0.1, 0.2, ..., 0.9]))  # 1536维向量
    conn.commit()

# 示例：向量检索（余弦相似度）
with conn.cursor(cursor_factory=RealDictCursor) as cur:
    cur.execute("""
        SELECT doc_id, content, embedding <=> %s AS similarity
        FROM fund_documents
        ORDER BY similarity
        LIMIT 5
    """, ([0.1, 0.2, ..., 0.9],))  # 查询向量
    results = cur.fetchall()
    print("最相似的5篇基金文档：", results)

---

六、常见操作命令

# 停止服务
docker compose stop

# 重启服务
docker compose restart

# 查看日志
docker compose logs -f

# 删除容器（保留数据）
docker compose down

# 删除容器和数据卷
docker compose down -v

MySQL + Redis 一键部署教程（Docker 版）

前提

Docker Desktop 已正常打开

一、安装 MySQL（直接复制这一整行运行）

powershell

docker run -d --name mysql-fund -p 33060:3306 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -e MYSQL_DATABASE=fund_rag -v mysql_data:/var/lib/mysql mysql:8.0

二、安装 Redis（直接复制这一整行运行）

powershell

docker run -d --name redis-fund -p 63790:6379 -v redis_data:/data redis:alpine

---

三、验证是否安装成功

运行命令：

powershell

docker ps

✅ 成功标志：能看到 mysql-fund 和 redis-fund 都在运行

Go 依赖安装（后端框架、数据库、通信）

步骤 1：进入你的 Go 项目文件夹（没有就新建）

powershell

# 新建后端文件夹
mkdir go-backend
cd go-backend

步骤 2：初始化 Go 项目（必须执行）

powershell

go mod init fund-rag-system

步骤 3：一键安装所有 Go 依赖

powershell

go get github.com/gin-gonic/gin google.golang.org/grpc github.com/go-sql-driver/mysql github.com/redis/go-redis/v9

• Gin：Go 后端 Web 框架
• gRPC：服务间通信
• MySQL驱动：连接 MySQL 数据库
• Redis客户端：连接 Redis 缓存