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Academic Figure Generator生产环境部署指南:环境变量、数据库与API Key配置清单
Academic Figure Generator生产环境部署指南环境变量、数据库与API Key配置清单【免费下载链接】academic-figure-generatorAI 驱动的学术论文配图生成平台。上传论文 → AI 分析内容生成 Prompt → 一键生成高质量科研配图还有配套的skill可在主流agent中使用项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/academic-figure-generatorAcademic Figure Generator是一个 AI 驱动的学术论文配图生成平台上传论文后AI 自动分析内容生成 Prompt再一键产出高质量科研配图。本文是一份面向新手的生产环境部署指南带你完整走一遍如何克隆代码、配置API Key 环境变量Claude 与 NanoBanana 双密钥、从零启动 SQLite 零配置模式再到 Postgres Redis MinIO 的正式生产环境搭建最后附上部署验证清单让你 10 分钟完成一次干净的上线。部署前了解平台的三层架构在动手前先花 30 秒理解部署对象。平台由三部分组成部署时各自动一个配置方向层级技术部署关注点后端 APIFastAPI · Python 3.12环境变量、API Key、数据库前端 SPAReact 19 · Vite构建产物、/api代理到后端数据存储SQLite / Postgres 本地磁盘 / MinIO数据库初始化、种子数据应用启动时会自动完成三件事创建数据库表、写入 50 条预设学术配色方案含色盲友好方案、创建uploads与figures数据目录逻辑集中在 backend/app/main.py 的 lifespan 中因此你不需要手动建表。一键克隆与运行时准备克隆仓库若使用git clone仓库地址为https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/academic-figure-generatorgit clone https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/academic-figure-generator cd academic-figure-generator运行时前置要求对照 backend/pyproject.toml 即可Python 3.12后端依赖fastapi、sqlalchemy[asyncio]、claude-agent-sdk等Node.js 18仅构建前端时需要两个 API KeyClaude负责分析论文生成 Prompt NanoBanana / Gemini负责生成配图 提示所有依赖声明见 backend/pyproject.toml执行pip install -e backend/即可一次性装齐。API Key 环境变量配置清单重点项目根目录提供了一份完整的 .env.example 模板生产部署时复制为.env后逐项填写即可。核心变量清单如下必须配置双 API Key变量必填默认值用途ANTHROPIC_API_KEY✅—Claude Agent SDK分析论文并生成配图 PromptNANOBANANA_API_KEY✅—NanoBanana / Gemini执行图片生成NANOBANANA_API_BASE否https://api.keepgo.icu图片生成 API 地址NANOBANANA_MODEL否gemini-3-pro-image-preview图片生成模型这四个变量由 backend/app/config.py 读取缺任何一个对应功能都会失效建议部署后优先用快捷生成模式实测一次出图。生产环境建议配置变量建议值说明DEBUGfalse关闭 Swagger 文档/docs、/redocSECRET_KEY32 位以上随机字符串替换默认的local-dev-keyCORS_ORIGINS你的正式域名默认仅允许localhost:3000/5173MAX_UPLOAD_SIZE_MB50论文上传大小上限数据库配置从 SQLite 零配置到 Postgres 生产级个人/单机SQLite 零配置推荐先跑通SQLite 模式无需任何配置启动即自动创建backend/data/app.db数据库和数据目录这是 backend/app/config.py 中DATABASE_PATH与DATA_DIR的默认行为。cd backend python -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -e . uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000生产环境Postgres Redis MinIO正式生产部署多副本、文件外置时参考 .env.example 中的数据库与对象存储配置变量默认值说明POSTGRES_HOST/POSTGRES_PORTpostgres/5432Postgres 地址POSTGRES_USER/POSTGRES_PASSWORDafg_user/ 需修改数据库账号POSTGRES_DBacademic_figure_generator库名DATABASE_URL自动拼接可用完整 URL 覆盖REDIS_HOST/REDIS_URLredis/ 6379Celery 消息队列MINIO_ENDPOINTminio:9000对象存储端点MINIO_BUCKET_NAMEacademic-figures配图存储桶数据库初始化由 backend/scripts/init_db.sh 一键完成等待 Postgres 就绪 → 执行 Alembic 迁移 → 写入预设配色种子数据 → 可选创建 MinIO 桶。配色种子脚本见 backend/scripts/seed_color_schemes.py幂等执行、重复运行不会重复插入。前端构建与 API 代理配置前端是标准 Vite SPA生产构建只需两步cd frontend npm install npm run build # 产物输出到 dist/由 Nginx 等托管开发模式下 Vite 会自动把/api请求代理到http://localhost:8000规则见 frontend/vite.config.ts生产环境则由 Nginx 做同样的反向代理把/api转发到 FastAPI 服务即可无需改动代码。部署完成后的验证清单按顺序核对这 4 项全部通过即代表 Academic Figure Generator 生产部署成功健康检查访问/api/v1/health返回{status: ok}实现见 backend/app/api/v1/health.py前端可访问打开 SPA 首页项目列表页正常加载API Key 生效上传一篇 PDF确认 Claude 能生成配图 Prompt出图成功确认 Prompt 后一键生成下载高质量配图文档已关闭生产DEBUGfalse时/docs应不可访问常见问题速查现象排查方向上传论文无响应检查ANTHROPIC_API_KEY是否已填入.envPrompt 生成成功但不出图检查NANOBANANA_API_KEY/NANOBANANA_API_BASE前端请求 404确认 Nginx 已将/api代理到后端 8000 端口跨域报错CORS_ORIGINS中加入正式域名配色方案为空重跑一次种子脚本 backend/scripts/seed_color_schemes.py部署过程中如需更深入的架构细节可查阅 docs/phase2-technical-design.md 与 docs/phase2-requirements.md。按照本文清单逐项配置你的 AI 学术配图平台就能稳定对外服务了 【免费下载链接】academic-figure-generatorAI 驱动的学术论文配图生成平台。上传论文 → AI 分析内容生成 Prompt → 一键生成高质量科研配图还有配套的skill可在主流agent中使用项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ac/academic-figure-generator创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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