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使用Docker化平台

PandasAI 提供了一个基于 Docker 的客户端-服务器架构，便于部署和本地使用，并为对话式数据分析添加了一个简单的用户界面。本指南将引导您完成在本地机器上设置和运行 PandasAI 平台的步骤。

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先决条件

在开始之前，请确保您的系统上已安装以下内容：

• Docker
• Docker Compose

注意: 默认情况下，平台将与位于server/data目录中的csv文件进行交互。在运行平台之前，您可以向此目录添加自己的csv文件，平台将自动检测它们并使它们可用于查询。如果您想使用自己的数据，请确保用自己的文件替换现有文件。

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逐步安装说明

1. 克隆PandasAI仓库：

   git clone https://github.com/sinaptik-ai/pandas-ai/
   
   cd pandas-ai
   

2. 将.env.example文件复制到客户端和服务器目录中的.env：

   cp client/.env.example client/.env
   
   cp server/.env.example server/.env
   

3. 编辑 .env 文件并使用您的 API 密钥更新 PANDASAI_API_KEY：

   # Declare the API key
   
   API_KEY="YOUR_PANDASAI_API_KEY"
   
   
   
   # Update the server/.env file
   
   sed -i "" "s/^PANDASAI_API_KEY=.*/PANDASAI_API_KEY=${API_KEY}/" server/.env
   

   将 YOUR_PANDASAI_API_KEY 替换为您的 PandasAI API 密钥。您可以通过在 PandasAI 注册来获取免费的 API 密钥。

4. 构建Docker镜像：

   docker-compose build
   

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运行平台

一旦你构建了平台，你可以通过以下方式运行它：

docker-compose up

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访问客户端和服务器

部署后，客户端可以通过http://localhost:3000访问，服务器将在http://localhost:8000可用。

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故障排除提示

• 如果在部署过程中遇到任何问题，请确保Docker和Docker Compose已正确安装并更新到最新版本。
• 检查Docker容器日志以查找任何错误信息：

  docker-compose logs
  

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理解 docker-compose.yml 文件

docker-compose.yml 文件概述了docker化平台所需的服务，包括客户端和服务器。以下是服务配置的简要概述：

• postgresql: 配置服务器使用的PostgreSQL数据库。
• server: 构建并运行PandasAI服务器。
• client: 构建并运行 PandasAI 客户端界面。

有关每个服务配置的详细信息，请参阅docker-compose.yml文件中的注释。