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# Conda 环境配置指南
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## 快速开始
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### 方式 1: 使用自动化脚本（推荐）
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双击运行 `setup_conda_env.bat`，脚本会自动完成所有配置。
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### 方式 2: 手动配置
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#### 1. 创建 Conda 环境
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```bash
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# 使用 environment.yml 创建环境
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conda env create -f environment.yml
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```
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#### 2. 激活环境
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```bash
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conda activate pyth-311
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```
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#### 3. 验证安装
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```bash
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# 检查 Python 版本
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python --version # 应该显示 Python 3.11.x
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# 检查关键依赖
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python -c "import fastapi; print('FastAPI:', fastapi.__version__)"
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python -c "import langchain; print('LangChain:', langchain.__version__)"
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python -c "import sqlalchemy; print('SQLAlchemy:', sqlalchemy.__version__)"
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python -c "import faiss; print('FAISS: OK')"
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```
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## 环境管理
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### 查看所有 Conda 环境
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```bash
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conda env list
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```
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### 更新环境
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```bash
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conda env update -f environment.yml --prune
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```
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### 删除环境
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```bash
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conda deactivate
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conda env remove -n pyth-311
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```
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### 导出当前环境
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```bash
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conda env export > environment_lock.yml
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```
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## 配置检查清单
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- [ ] Conda 环境创建成功
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- [ ] Python 3.11 已安装
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- [ ] 所有依赖包安装完成
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- [ ] `.env` 文件已配置
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- [ ] MySQL 数据库运行中
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- [ ] OpenAI API Key 已配置
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## 环境变量配置
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确保 `.env` 文件包含以下配置：
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```env
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# 应用配置
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APP_NAME="LangChain Learning Kit"
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DEBUG=False
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LOG_LEVEL=INFO
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# 数据库配置
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DATABASE_URL=mysql+pymysql://root:123456@localhost:3306/langchain_learning
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# OpenAI 配置
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OPENAI_API_KEY=sk-your-api-key-here
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# FAISS 存储路径
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FAISS_BASE_PATH=data/faiss
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# 服务器配置
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HOST=0.0.0.0
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PORT=8000
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```
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## 常见问题
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### Q1: conda 命令未找到
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**A**: 确保 Anaconda 或 Miniconda 已正确安装，并且已添加到系统 PATH。
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重启命令行工具后再试。
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### Q2: 环境创建失败
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**A**: 检查网络连接，尝试使用国内镜像源：
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```bash
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# 配置清华源
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conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
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conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
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conda config --set show_channel_urls yes
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```
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### Q3: pip 安装缓慢
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**A**: 使用国内 pip 镜像：
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```bash
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pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple <package-name>
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```
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### Q4: FAISS 安装失败
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**A**: Windows 系统确保安装 `faiss-cpu`（不是 `faiss-gpu`）：
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```bash
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pip install faiss-cpu==1.7.4
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```
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## 下一步操作
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环境配置完成后，按照以下步骤初始化项目：
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### 1. 初始化数据库
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```bash
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# 进入 app 目录
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cd app
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# 执行数据库迁移
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alembic upgrade head
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```
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### 2. 验证配置
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```bash
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# 测试配置加载
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python -c "from app.config import get_settings; print(get_settings())"
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```
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### 3. 启动开发服务器（待实现 main.py 后）
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```bash
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cd src
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uvicorn app.main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000
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```
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## PyCharm / VS Code 配置
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### PyCharm
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1. File → Settings → Project → Python Interpreter
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2. 点击齿轮图标 → Add
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3. 选择 "Conda Environment" → "Existing environment"
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4. 选择: `C:\Users\<你的用户名>\anaconda3\envs\pyth-311\python.exe`
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### VS Code
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1. Ctrl+Shift+P → "Python: Select Interpreter"
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2. 选择: `pyth-311 (conda)`
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3. 或手动输入路径: `C:\Users\<你的用户名>\anaconda3\envs\pyth-311\python.exe`
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## 开发工作流
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```bash
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# 1. 激活环境
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conda activate pyth-311
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# 2. 进入项目目录
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cd C:\work\workspace\PycharmProjects\study-work\pyth-311
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# 3. 运行测试
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pytest
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# 4. 启动开发服务器
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uvicorn app.main:app --reload
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# 5. 完成后退出环境
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conda deactivate
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```
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## 依赖管理
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### 添加新依赖
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1. 编辑 `environment.yml`，在 `pip:` 下添加包
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2. 更新环境:
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```bash
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conda env update -f environment.yml --prune
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```
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### 或使用 pip 直接安装
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```bash
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conda activate pyth-311
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pip install <package-name>
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# 更新 environment.yml
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conda env export --from-history > environment.yml
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```
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## 参考资料
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- [Conda 官方文档](https://docs.conda.io/)
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- [Conda 环境管理](https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html)
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- [pip 国内镜像](https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/pypi/)
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