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今天从零开始搭建了Wiseflow的本地环境搭建，目前使用的都是免费的API，我建议大家可以一起尝试一下搭建自己的关键信息的数据库，我是windows的环境，但是其他的应该也差不多，踩了很多坑，希望这篇文章能帮大家直接越过这些坑
github原链接
wiseflow
结果
这是搭建完成以后的我们的本地运行后的结果，可以看到抓取了很多有用的信息
废话不多说，直接开干
外部安装要求
坏消息，我们安装wiseflow需要一个LLM大模型的API，一个智库的模型的API。
好消息，目前都是免费的，还不占用本地的计算资源。
LLM API我这边使用的是硅基流动的API，你也可以使用我的注册码注册，我们可以互相免费获得2千万的token使用，硅基流动免费API申请地址: 硅基流动，即使你不用wiseflow也可以点一下里面有deepseek-r1的模型可以用
- LLM API： 大家可以在这创建自己的API key
- - 智库 API智库免费API申请地址: 链接地址
环境
我使用的是miniconda的windows的环境，接下来是完整的安装步骤，还包括了确认的条件
miniconda的安装
从 Miniconda 官网 下载 Windows 版本的安装程序
运行安装程序，按照提示完成安装
注意建议勾选"Add Miniconda to PATH"选项
python安装
wiseflow需要的是3.10的python，所以执行下面的动作
conda create -n wiseflow python=3.10
验证步骤
验证步骤,cmd下执行这个命令
conda activate wiseflow
python --version
下载并安装 WiseFlow
首先安装git，这个大家没有git可以参考网上的git的安装方法
如果你就是不想安装，就直接在这个目录下载完整版的代码即可
安装wiseflow，并且安装依赖包
git clone https://github.com/TeamWiseFlow/wiseflow.git
cd wiseflow
cd core
pip install -r requirements.txt
需要安装pokcetbase的数据库
这个是免费的，回到根目录，执行安装脚本，注意是0.23.4的版本，需要注意的是，这个需要在powershell里面运行，可能还会权限不足，
#如果权限不足执行这个命令
Set-ExecutionPolicy -ExecutionPolicy RemoteSigned -Scope Process
./install_pocketbase.ps1
于是我们就有了一个pb目录
cd pb
tar -xf pocketbase.zip
#测试命令
pocketbase.exe serve
这个时候，我们就可以有pb的数据库了，你可以去
http://127.0.0.1:8090/上查看这个数据库是否可以访问了，创建默认的邮箱和密码
账户：test@example.com
密码：1234567890
启动前的导数第二步
在core目录创建一个.env文件.,API需要使用自己的申请的API哈
# 大模型配置
#配置自己的API
LLM_API_KEY="XXXXXX"
LLM_API_BASE="https://api.siliconflow.cn/v1"
PRIMARY_MODEL="Qwen/Qwen2.5-32B-Instruct"
SECONDARY_MODEL="Qwen/Qwen2.5-14B-Instruct"
VL_MODEL="OpenGVLab/InternVL2-26B"# PocketBase 配置
PB_API_AUTH="test@example.com|1234567890"
#智库自己的API
ZHIPU_API_KEY="xxxxxxx"PROJECT_DIR="work_dir"安装完成，开始启动
启动很简单，直接在core下即可
python windows_run.py
接下来你可以在网页上配置关心的site（抓取的网页地址例如36氪）和关心的point(机器人行业的发展）（注意配置多少小时运行一次，我建议是24小时），OK，等待就拿到了我们的一开始的关心的行业的结果