手把手教大家部署这个开源 AI 工具!太强了…支持碎片知识整理、知识图谱!-夜雨聆风

手把手教大家部署这个开源 AI 工具!太强了…支持碎片知识整理、知识图谱!

大家好，我是 Jack Bytes，一个专注于将人工智能应用于日常生活的程序猿，平时主要分享 AI、NAS、开源项目等。

兄弟们，你们是不是阅读了大量文章，但是过了一两天就回想不起来了？

明明自己摄取了很多知识，但却始终无法串起来，这些知识在大脑中存在，但却不知如何运用。

造成这个问题最主要的原因是我们每天获取了大量碎片化的知识，却没办法将其整理成个人的知识体系。

今天，手把手教大家部署一个 AI 功能，能够收藏你阅读过的文档、并自动整理成知识图谱！让你通过可视化的方式构建知识体系！

下面一起来看下吧！

一、什么是SparkNoteAI

知语拾光 · 让知识如光般照亮你的世界

SparkNoteAI 是一个现代化的知识整理与管理系统，融合了大模型智能总结、知识图谱可视化和多平台内容采集能力。帮助你从碎片化信息中构建结构化知识体系。

目前支持Web 端、桌面端、手机端，通过后端服务实现三端互通！

具备如下功能特点：

笔记管理：Markdown 编辑器、实时预览、标签分类、笔记导出（ZIP）
碎片化内容采集: 支持微信公众号、小红书多平台导入，后台任务队列异步处理
知识图谱: LLM 智能提取概念与关系，2D 力导向图可视化，构建状态实时轮询
AI助手: 支持多 LLM 提供商支持（OpenAI / Anthropic / Azure / 阿里云），可切换模型

同时具备可扩展的架构设计、安全机制、主题切换，最终的是支持本地部署！

项目地址（Github）：spark-ai-boy/SparkNoteAI

二、部署

接下来，手把手教大家在腾讯云上部署这个开源项目。

2.1 准备部署环境

在部署之前，需要先创建一个服务器。

可以通过下面的链接购买服务器，限时99/年，也可以点击原文直接购买：

https://curl.qcloud.com/6zr7XNOj

服务器创建完成之后，就可以在控制台看到了：

进入到服务器详情页，把服务器的操作系统重装为 ubuntu：

等系统重装完成之后，通过 ssh 登录到服务器，执行下面命令安装宝塔面板：

if [ -f /usr/bin/curl ];then curl -sSO https://download.bt.cn/install/install_panel.sh;else wget -O install_panel.sh https://download.bt.cn/install/install_panel.sh;fi;bash install_panel.sh ed8484bec

宝塔面板安装完成之后，进入到面板首页（注意需要在腾讯云对应服务器的防火墙放行宝塔面板的端口）：

点击进入到 Docker 页面，并点击立即安装：

安装完成之后，所依赖的环境就准备好了。

2.2 部署SparkNodeAI

在宝塔的 Docker 页面点击「容器编排」，并点击添加容器编排：

在弹出的页面中依次填写「编排名称」、「Compose 内容」、「.env内容」：

其中「Compose 内容」按如下填写：

# 生产环境 Docker Compose 配置# 包含前端 + 后端 + 数据库 + Redis + Neo4j# Nginx 内置反向代理：/api 自动转发到后端，无需额外配置services:# ==================== 前端服务 ====================frontend:image:sparknoteai/frontend:${APP_VERSION:-latest}container_name:sparknoteai-frontendports:-"20080:80"depends_on:backend:condition:service_healthynetworks:-sparknoteai-networkrestart:unless-stoppedlabels:-"com.sparknoteai.service=frontend"# ==================== 后端服务 ====================backend:image:sparknoteai/backend:${APP_VERSION:-latest}container_name:sparknoteai-backendports:-"8000:8000"environment:# 注意：不使用 env_file，避免 APP_VERSION 覆盖 Docker 镜像构建时的版本号-DATABASE_URL=postgresql://${POSTGRES_USER:-sparknoteai}:${POSTGRES_PASSWORD}@db:5432/${POSTGRES_DB:-sparknoteai}-REDIS_URL=redis://:${REDIS_PASSWORD}@redis:6379/0-SECRET_KEY=${SECRET_KEY}-ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES=${ACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES:-10080}-ENCRYPTION_KEY=${ENCRYPTION_KEY}-COMPATIBLE_CLIENT_VERSIONS=${COMPATIBLE_CLIENT_VERSIONS:-}-ADMIN_USERNAME=${ADMIN_USERNAME:-admin}-ADMIN_PASSWORD=${ADMIN_PASSWORD}-ADMIN_EMAIL=${ADMIN_EMAIL:-admin@example.com}-NEO4J_URI=bolt://neo4j:7687-NEO4J_PASSWORD=${NEO4J_PASSWORD}-DEBUG=falsevolumes:-backend_uploads:/app/data/uploadsdepends_on:db:condition:service_healthyredis:condition:service_healthyneo4j:condition:service_healthynetworks:-sparknoteai-networkrestart:unless-stoppedhealthcheck:test:["CMD","curl","-f","http://localhost:8000/api/health"]interval:30stimeout:10sretries:3start_period:40slabels:-"com.sparknoteai.service=backend"# ==================== PostgreSQL 数据库 ====================db:image:postgres:15-alpinecontainer_name:sparknoteai-dbenv_file:-.envenvironment:POSTGRES_DB:${POSTGRES_DB:-sparknoteai}POSTGRES_USER:${POSTGRES_USER:-sparknoteai}POSTGRES_PASSWORD:${POSTGRES_PASSWORD}volumes:-postgres_data:/var/lib/postgresql/data-./postgres/init.sql:/docker-entrypoint-initdb.d/init.sql:ronetworks:-sparknoteai-networkrestart:unless-stoppedhealthcheck:test:["CMD-SHELL","pg_isready -U sparknoteai -d sparknoteai"]interval:10stimeout:5sretries:5labels:-"com.sparknoteai.service=database"# ==================== Redis 缓存 ====================redis:image:redis:7-alpinecontainer_name:sparknoteai-redisenv_file:-.envcommand:redis-server--appendonlyyes--requirepass${REDIS_PASSWORD}expose:-"6379"volumes:-redis_data:/datanetworks:-sparknoteai-networkrestart:unless-stoppedhealthcheck:test:["CMD","redis-cli","--pass","${REDIS_PASSWORD}","ping"]interval:10stimeout:5sretries:5labels:-"com.sparknoteai.service=redis"# ==================== Neo4j 知识图谱 ====================neo4j:image:neo4j:5-communitycontainer_name:sparknoteai-neo4jenvironment:-NEO4J_AUTH=neo4j/${NEO4J_PASSWORD}-NEO4J_PLUGINS=["apoc"]-NEO4J_dbms_security_procedures_unrestricted=apoc.*expose:-"7474"-"7687"volumes:-neo4j_data:/datanetworks:-sparknoteai-networkrestart:unless-stoppedhealthcheck:test:["CMD","wget","--no-verbose","--tries=1","--spider","http://localhost:7474/"]interval:15stimeout:10sretries:5labels:-"com.sparknoteai.service=neo4j"# ==================== 数据卷 ====================volumes:# 后端backend_uploads:# 数据库postgres_data:redis_data:neo4j_data:# ==================== 网络 ====================networks:sparknoteai-network:driver:bridge

「.env内容」按如下填写：

# SparkNoteAI 环境变量配置# 复制此文件为 .env 即可使用#   开发环境：cp docker/.env.example docker/.env#   生产环境：复制后修改密码和域名# ==================== 版本配置 ====================# APP_VERSION 由 Docker 镜像构建时写入（--build-arg），不需要在 .env 中设置# 仅用于 docker-compose 的 image 标签引用APP_VERSION=latest# ==================== 应用配置 ====================DEBUG=false# ==================== 数据库配置 ====================POSTGRES_USER=sparknoteaiPOSTGRES_PASSWORD=sparknoteai123POSTGRES_DB=sparknoteai# ==================== Redis 配置 ====================REDIS_PASSWORD=sparknoteai123# ==================== Neo4j 配置 ====================NEO4J_PASSWORD=sparknoteai123# ==================== JWT 配置 ====================# 生成方法：openssl rand -hex 32SECRET_KEY=change-me-in-productionACCESS_TOKEN_EXPIRE_MINUTES=10080# ==================== 加密密钥 ====================# 生成方法：openssl rand -base64 32ENCRYPTION_KEY=change-me-in-production# ==================== 客户端版本兼容 ====================# 服务端兼容的客户端版本，多个用逗号分隔（空表示兼容所有版本）COMPATIBLE_CLIENT_VERSIONS=# ==================== 管理员账号 ====================ADMIN_USERNAME=adminADMIN_PASSWORD=admin123ADMIN_EMAIL=admin@example.com