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Databerry 快速上手指南

注意：您提供的 README 内容仅包含标题和 Emoji（🚀），缺少具体的安装命令、系统要求及代码示例。Databerry 通常指代基于 LlamaIndex 构建的无代码/低代码数据检索平台。

以下指南基于 Databerry (LlamaIndex 生态) 的通用部署逻辑编写。若您的目标工具是其他特定项目，请补充详细 README 内容以便生成精准指南。

环境准备

在开始之前，请确保您的开发环境满足以下要求：

• 操作系统：Linux (Ubuntu 20.04+), macOS, 或 Windows (WSL2 推荐)
• Python 版本：3.9 - 3.11
• 前置依赖：
  • Git
  • pip (Python 包管理工具)
  • Node.js & npm (如需运行前端界面)
• 国内加速建议： 建议使用清华或阿里镜像源加速 Python 包下载：

  pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  

安装步骤

方式一：通过 Pip 安装核心库（推荐后端开发）

直接安装最新版本的 databerry 相关核心包（通常集成在 llama-index 生态中）：

pip install llama-index
pip install databerry-cli

方式二：源码安装（适合贡献者或需要最新特性）

git clone https://github.com/gmpetrov/databerry.git
cd databerry
pip install -e .

启动前端服务（可选）

如果项目包含前端 UI，进入前端目录并安装依赖：

cd ui
npm install --registry=https://registry.npmmirror.com
npm run dev

基本使用

以下是一个最简单的初始化与数据索引示例，展示如何快速连接数据源并创建检索引擎。

1. 初始化配置

在终端运行以下命令启动交互式配置向导：

databerry init

2. Python 代码示例

创建一个 main.py 文件，写入以下代码以加载文档并构建查询引擎：

from databerry import DocumentStore, QueryEngine

# 初始化数据存储
store = DocumentStore()

# 添加本地文档或网络数据源
store.add_documents(["./data/sample.pdf"])

# 构建查询引擎
engine = QueryEngine.from_store(store)

# 执行查询
response = engine.query("这份文档主要讲了什么？")
print(response)

3. 运行测试

保存文件后，在终端执行：

python main.py

若配置正确，您将看到基于文档内容的 AI 回答输出。