You've already forked DataMate
Jerry Yan
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修复从全新部署到运行的完整流程中的配置和路由问题。 ## P0 修复（功能失效） ### P0-1: GraphRAG KG 服务 URL 错误 - config.py - GRAPHRAG_KG_SERVICE_URL 从 http://datamate-kg:8080 改为 http://datamate-backend:8080（容器名修正） - kg_client.py - 修复 API 路径：/knowledge-graph/... → /api/knowledge-graph/... - kb_access.py - 同类问题修复：/knowledge-base/... → /api/knowledge-base/... - test_kb_access.py - 测试断言同步更新 根因：容器名 datamate-kg 不存在，且 httpx 绝对路径会丢弃 base_url 中的 /api 路径 ### P0-2: Vite 开发代理剥离 /api 前缀 - vite.config.ts - 删除 /api/knowledge-graph 专用代理规则（剥离 /api 导致 404），统一走 ^/api 规则 ## P1 修复（功能受损） ### P1-1: Gateway 缺少 KG Python 端点路由 - ApiGatewayApplication.java - 添加 /api/kg/** 路由（指向 kg-extraction Python 服务） - ApiGatewayApplication.java - 添加 /api/graphrag/** 路由（指向 GraphRAG 服务） ### P1-2: DATA_MANAGEMENT_URL 默认值缺 /api - KnowledgeGraphProperties.java - dataManagementUrl 默认值 http://localhost:8080 → http://localhost:8080/api - KnowledgeGraphProperties.java - annotationServiceUrl 默认值 http://localhost:8081 → http://localhost:8080/api（同 JVM） - application-knowledgegraph.yml - YAML 默认值同步更新 ### P1-3: Neo4j k8s 安装链路失败 - Makefile - VALID_K8S_TARGETS 添加 neo4j - Makefile - %-k8s-install 添加 neo4j case（显式 skip，提示使用 Docker 或外部实例） - Makefile - %-k8s-uninstall 添加 neo4j case（显式 skip） 根因：install 目标无条件调用 neo4j-$(INSTALLER)-install，但 k8s 模式下 neo4j 不在 VALID_K8S_TARGETS 中，导致 "Unknown k8s target 'neo4j'" 错误 ## P2 修复（次要） ### P2-1: Neo4j 加入 Docker install 流程 - Makefile - install target 增加 neo4j-$(INSTALLER)-install，在 datamate 之前启动 - Makefile - VALID_SERVICE_TARGETS 增加 neo4j - Makefile - %-docker-install / %-docker-uninstall 增加 neo4j case ## 验证结果 - mvn test: 311 tests, 0 failures ✅ - eslint: 0 errors ✅ - tsc --noEmit: 通过 ✅ - vite build: 成功 (17.71s) ✅ - Python tests: 46 passed ✅ - make -n install INSTALLER=k8s: 不再报 unknown target ✅ - make -n neo4j-k8s-install: 正确显示 skip 消息 ✅
DataMate Python Service (DataMate)
这是 DataMate 的 Python 服务，负责DataMate的数据合成、数据标注、数据评估等功能。
简要说明
- 框架：FastAPI
- 异步数据库/ORM：SQLAlchemy (async)
- 数据库迁移：Alembic
- 运行器：uvicorn
快速开始（开发）
前置条件
- Python 3.11+
- poetry 包管理器
- 克隆仓库
git clone git@github.com:ModelEngine-Group/DataMate.git
- 进入项目目录
cd runtime/datamate-python
- 安装依赖 由于项目使用poetry管理依赖，你可以使用以下命令安装：：
poetry install
或者直接使用pip安装（如果poetry不可用）：
pip install -e .
- 配置环境变量 复制环境变量示例文件并配置：
cp .env.example .env
编辑.env文件，设置必要的环境变量，如数据库连接、Label Studio配置等。
- 数据库迁移（开发环境）：
alembic upgrade head
- 启动开发服务器（示例与常用参数）：
- 本地开发（默认 host/port，自动重载）：
set -a && source .env && set +a && poetry run uvicorn app.main:app --port 18000 --log-level debug --reload
或者
poetry run python -m app.main
- 指定主机与端口并打开调试日志：
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --reload --log-level debug
- 在生产环境使用多个 worker（不使用 --reload）：
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 --workers 4 --log-level info --proxy-headers
- 使用环境变量启动（示例）：
HOST=0.0.0.0 PORT=8000 uvicorn app.main:app --reload
注意：
--reload仅用于开发，会监视文件变化并重启进程；不要在生产中使用。--workers提供并发处理能力，但会增加内存占用；生产时通常配合进程管理或容器编排（Kubernetes）使用。- 若需要完整的生产部署建议使用 ASGI 服务器（如 gunicorn + uvicorn workers / 或直接使用 uvicorn 在容器中配合进程管理）。
访问 API 文档：
- Swagger UI: http://127.0.0.1:8000/docs
- ReDoc: http://127.0.0.1:8000/redoc （推荐使用）
开发新功能
- 安装开发依赖：
poetry add xxx
使用（简要）
- 所有 API 路径以
/api前缀注册（见app/main.py中app.include_router(api_router, prefix="/api")）。 - 根路径
/返回服务信息和文档链接。
更多细节请查看 doc/usage.md（接口使用）和 doc/development.md（开发说明）。