victor_ai_backend/docs/install_guide.md at main · OlgaKalinina101/victor_ai_backend

Важно

Этот гайд написан специально для пользователей Windows. Если у вас Linux или macOS:

Копируйте этот гайд по пунктам.
Отправляйте его к ChatGPT, Claude, Grok, DeepSeek или любому другому ИИ-ассистенту.
Напишите что-то вроде: «У меня есть вот такой гайд под Windows, но у меня Linux/macOS. Помоги, пожалуйста, сделать то же самое на моей операционной системе».

Он адаптирует шаги под вашу ОС.

Введение перед установкой

👉 Все непонятные слова здесь можно просто игнорировать. Вы разберетесь со всеми ними в процессе установки и эксплуатации.

После того, как вы установите этот репозиторий, вы будете регулярно запускать его с помощью этих трех команд:

Запуск PostgreSQL как службы Windows

net start postgresql-x64-17

Команда выполняется в Windows PowerShell с правами администратора. Как открыть такой PowerShell — в гайде: how_use_terminal.md

Запуск туннелей ngrok для android приложения

Если устанавливаете web demo и не собираетесь его раздавать соседям или открывать с телефона - пропустите этот пункт

ngrok start --all

Эту команду удобно запускать в терминале PyCharm из корня проекта victor_ai_backend. Подробно: how_create_ngrok.md

Запуск бэкенд-сервера Victor (FastAPI)

uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

Тоже в терминале PyCharm из корня проекта victor_ai_backend.

Это муторно, но не страшно

Да, шагов много. Это нормально. Сохраняйте спокойствие и верьте в себя:

вы не хуже остальных,
вы не «тупите», вы просто на первой ступеньке, а кто-то другой на двадцатой,
просто делайте шаг за шагом то, что написано.

👉 И по любым своим вопросам ходите к ИИ и спрашивайте, спрашивайте, спрашивайте: how_ask_chatgpt.md.

🚀🚀🚀 Погнали.

Сначала:

Установите Python и PyCharm: how_install_pycharm.md
Вместе с ИИ, найдите, где в PyCharm прячется Terminal, и разберитесь, что такое «корень проекта».

ШАГ 1 Установка PostgreSQL и pgAdmin с поддержкой PostGIS

Для работы вашего AI нужна база, где будут храниться ваши данные. И ее мы будем устанавливать первой.

В этом проекте используются:

PostgreSQL — основная база данных (в ней лежат диалоги, память, настройки и т.п.).
ChromaDB — векторное хранилище (оно ставится через pip, отдельно вручную ставить его не нужно).

Целенаправленно руками вам нужно установить только PostgreSQL + pgAdmin, а потом добавить к нему расширение PostGIS.

Устанавливаем PostgreSQL и pgAdmin

Перейдите на сайт: https://www.postgresql.org/download/windows/
Нажмите на кнопку скачивания для Windows и скачайте установщик.

Запустите скачанный установщик (postgresql-17.X-windows-x64.exe или похожее).
На экране компонентов оставьте галочки по умолчанию, особенно:
- PostgreSQL Server
- pgAdmin 4
- StackBuilder (он нам понадобится для PostGIS)
Во время установки:
- Укажите папку установки (можно оставить по умолчанию).
- Вас попросят придумать пароль для пользователя postgres:
  - придумайте пароль,
  - запишите его куда-нибудь,
  - он пригодится позже для DATABASE_URL в .env.
Дождитесь окончания установки. В самом конце будет галочка:

“Launch Stack Builder at exit” / «Запустить StackBuilder после выхода»

Оставьте её включённой и нажмите Finish.

Устанавливаем PostGIS через StackBuilder

После установки PostgreSQL у вас автоматически откроется StackBuilder. Если вдруг не открылся — его можно найти через Пуск → StackBuilder или в меню PostgreSQL.

Дальше:

В окне StackBuilder выберите ваш установленный сервер PostgreSQL (что-то вроде PostgreSQL 17 on port 5432) и нажмите Next.
В списке категорий найдите раздел вроде “Spatial Extensions” или “PostGIS”.
Поставьте галочку на:
- PostGIS XXX for PostgreSQL XX - самую свежую версию.

Нажмите Next и дождитесь, пока всё скачается и установится.
StackBuilder может попросить пару раз нажать «Next/Finish» и согласиться с параметрами по умолчанию — это нормально.

На этом этапе:

PostgreSQL + pgAdmin уже стоят,
расширение PostGIS установлено в систему и доступно для ваших баз.

Проверяем PostGIS в pgAdmin

Теперь нам нужно включить PostGIS в вашей базе данных проекта (например, victor_db).

Откройте pgAdmin 4 (через Пуск → PostgreSQL → pgAdmin 4).
Подключитесь к серверу:
- Сервер будет называться вроде PostgreSQL 17.
- Введите пароль, который вы придумали для пользователя postgres во время установки.
Создайте базу victor_db, если её ещё нет:
- Правый клик по Databases → Create → Database...
- Database name: victor_db, или любое, которое вам нравится.
  
  запишите его куда-нибудь, оно пригодится позже для DATABASE_URL в .env.
- Остальное можно оставить по умолчанию → Save.
Кликните правой кнопкой по базе victor_db → Query Tool (Открыть окно SQL-запросов).
В появившемся окне выполните:
```
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS postgis;
```
Нажмите кнопку Run/Execute (иконка ▶️).

Если ошибок нет — отлично, в вашей базе victor_db теперь есть PostGIS.

Запишите или запомните имя базы и пароль

Они позже понадобятся нам для .env (настроек проекта).

Если у вас не получилось найти PostGIS / StackBuilder

Это нормально, эти штуки очень легко пропустить.

Если:

вы не увидели StackBuilder,
не нашли PostGIS в списке,
установка обрывается с ошибкой,

то лучший ход:

Скопировать:
- какой именно установщик вы скачали (имя файла),
- шаг, на котором вы застряли,
- текст ошибки (или скриншот с ошибкой).
И прийти к ИИ по гайду how_ask_chatgpt.md с запросом вроде:

«Я устанавливаю PostgreSQL и PostGIS по этому гайду. Вот на каком шаге я застряла: [описание шага]. Вот текст ошибки / скрин. Помоги, пожалуйста, понять, что я делаю не так и какие шаги мне сделать дальше».

Это не значит «я тупой» — это значит «я делаю реальную сложную штуку, как взрослый разработчик» 💛

Если вы закончили этот этап - поздравляю, 1/5 установки сделано. Передохните и пойдём дальше 🚀

ШАГ 2: Копируем репозиторий к себе

Предположим, вы уже:

установили PyCharm и Python;
открыли PyCharm;
нашли там вкладку Terminal снизу.
установили PostgreSQL и PostGIS

Дальше — по шагам.

💡 Где именно окажется папка проекта (какой будет путь) — не так важно. Главное — внимательно смотреть, что пишет терминал перед курсором.

Открываем терминал в PyCharm

Откройте PyCharm.
Сверху: View → Tool Windows → Terminal (или просто вкладка Terminal внизу).
Убедитесь, что в терминале вы видите что-то вроде:

PS C:\Users\ВашеИмя\PyCharmProjects>

Если путь чуть другой — ничего страшного.

Клонируем репозиторий

Теперь нам нужно «притащить» проект с GitHub к себе на компьютер.

В терминале выполните:

git clone https://github.com/OlgaKalinina101/victor_ai_backend.git

После этого рядом появится папка с проектом (скорее всего victor_ai_backend).

❗ Если команда git не найдена (Терминал выкинул ошибку "Имя "git" не распознано как имя командлета, функции, файла сценария или выполняемой программы.")— значит, у вас не установлен git. Можете скачать сами: https://git-scm.com/install/windows и проследить, чтобы на одном из экранов установщика строго выбрался пункт:

"[x] Git from the command line and also from 3rd-party software (Рекомендуется)"

и после установки перезагрузите компьютер. Все изменения системных переменных (а именно это вы делали тыкая на «Git from the command line and also from 3rd-party software») применяются только после перезагрузки или полного перезапуска всех процессов.

Можете скопировать текст ошибки и сходить к ИИ по инструкции: how_ask_chatgpt.md.

Переходим в папку проекта

После git clone у вас будет папка с кодом, но вы не попадаете в нее автоматически. Чаще всего вы попадаете в:

C:\Users\ВашеИмя\PyCharmProjects

Чтобы попасть в проект, в терминале выполняем команду:

cd victor_ai_backend

И попадаем в корень проекта.

Главная идея: дойти до той папки, где лежит requirements.txt, main.py и т.п. Если не уверены, можно спросить ИИ: «Вот список файлов в моей папке, это корень проекта или нет?»

Выглядит это вот так

Создаём виртуальное окружение

Убедитесь, что путь в терминале выглядит примерно так:

PS C:\Users\ВашеИмя\PyCharmProjects\victor_ai_backend>

Теперь создаём виртуальное окружение:

python -m venv .venv

После выполнения в папке проекта появится папка .venv.

Активируем виртуальное окружение

Всё ещё в терминале:

.venv\Scripts\activate.ps1

Если всё прошло хорошо, в начале строки появится что-то вроде:

(.venv) PS C:\Users\...

Это значит, что окружение активно, и дальше pip будет ставить зависимости внутрь .venv, а не в систему.

Устанавливаем зависимости проекта

Теперь ставим всё, что нужно проекту:

pip install -r requirements.txt

Команда может выполняться несколько минут — это нормально.

Внимательно следим за ошибками (красные строки в терминале).
Если появляются ошибки — это не провал, это нормальная жизнь питониста.
Скопируйте:

текст ошибки (красное в терминале),

и идите к ИИ по этому гайду: how_ask_chatgpt.md "Я устанавливаю зависимости проекта, но я не разработчик. У меня вылезла вот такая ошибка: [текст ошибки]. Помоги мне пожалуйста".

Лично у меня при установке на абсолютно голый, чистый ноут, вылезли 2 ошибки, вероятнее всего они вылезут и у вас:

Pydantic-core написан на Rust и требует его для сборки из исходников. Судя по выводу, установщик даже попытался скачать и установить Rust, но, видимо, не добавил его в PATH, и поэтому сборка в итоге провалилась.

× Encountered error while generating package metadata. ╰─> pydantic-core.

Решение: качаю установщик через командную строку (PowerShell):

# Скачиваем установщик
Invoke-WebRequest -Uri "https://win.rustup.rs/x86_64" -OutFile "$env:TEMP\rustup-init.exe"

# Запускаем от имени администратора
Start-Process "$env:TEMP\rustup-init.exe" -Verb RunAs

Когда в соседнем терминале открывается установщик, и спрашивает:

Continue? (y/N)

Ввожу:

y

Когда спрашивает снова:

Proceed with standard installation (default - just press enter)

Customize installation

Cancel installation

Ввожу:

1

Перезагружаю компьютер. Все изменения системных переменных (а именно это я сделала, добавляя Rust в PATH) применяются только после перезагрузки или полного перезапуска всех процессов.

После перезагрузки снова делаю в терминале:

.venv\Scripts\activate.ps1

pip install -r requirements.txt

Отсутствие компилятора C/C++ на Windows.

Collecting scikit-learn~=1.7.1 (from -r requirements.txt (line 20)) Downloading scikit_learn-1.7.1.tar.gz (7.2 MB) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 7.2/7.2 MB 2.5 MB/s 0:00:03 Installing build dependencies ... error error: subprocess-exited-with-error

× installing build dependencies for scikit-learn did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [45 lines of output]

Решение:

Качаю Visual Studio Build Tools с visualstudio.microsoft.com/downloads/
В разделе "Tools for Visual Studio" → "Build Tools for Visual Studio 2022" скачиваю и запускаю vs_BuildTools.exe
При установке выбираю:
- "Разработка классических приложений на С++ для Windows"/"Desktop development with C++" (галочка)
- В правой части обязательно "MSVC v143 - VS 2022 C++ x64/x86 build tools" и "Windows SDK" (обычно НЕ стоит по умолчанию)
Нажимаю "Install"
После установки перезагружаю компьютер.
Далее в терминале по очереди выполняю команды:

.venv\Scripts\activate.ps1

pip install cython --only-binary=:all:

# Добавляю в PATH
$env:Path += ";$pwd\.venv\Scripts"

pip cache purge

pip install scikit-learn~=1.7.1 --no-build-isolation

И снова:

pip install -r requirements.txt

И да, мне подсказал это ИИ. Deepseek, спасибо ❤️

Дальше что?

Если вы дошли до:

клона репозитория,
активированного виртуального окружения,
успешно выполненного pip install -r requirements.txt,

— вы сделали огромный кусок работы 🎉

Сделайте паузу, выдохните, можете даже закрыть ноут на 10 минут. Потом возвращайтесь и переходите к следующему шагу установки (.env, миграции и т.д.).

И да, правда:

Не стесняйтесь обращаться к ИИ по любой возникшей ошибке. Я буду возвращать вас к этому гайду снова и снова: how_ask_chatgpt.md

Получилось? Молодцы. Вздохните. И пойдём дальше 🚀

ШАГ 3: Создание `.env` и получение API-ключей

В корне проекта лежит файл:

env.example

Это шаблон — список всех переменных и API-ключей, которые нужны проекту. Что такое API key — можно потом спокойно разобраться с ИИ. Сейчас это не важно.

Важно другое:

Проект не заработает нормально, пока вы не:
1. Создадите файл .env.
2. Скопируете в него содержимое env.example.
3. Заполните нужные строки своими ключами.

Где мы сейчас находимся

Дальше все шаги предполагают, что вы в терминале находитесь в корне проекта victor_ai_backend. Это должно выглядеть примерно так:

PS C:\Users\ВашеИмя\PyCharmProjects\victor_ai_backend>

Если у вас немного другой путь — не страшно. Главное, чтобы внутри этой папки были файлы типа:

env.example
requirements.txt
main.py
и т.п.

Если вы не уверены, спросите ИИ: «Вот список файлов в моей папке, это корень проекта или нет?»

Создаём пустой файл `.env`

Есть два простых варианта.

Вариант 1 — через PyCharm (проще глазами)

В PyCharm в левом списке файлов найдите корень проекта (victor_ai_backend).
Правый клик по папке victor_ai_backend → New → File.
Введите имя файла:

.env

Нажмите OK.

Готово, у вас появился пустой файл .env.

Вариант 2 — через терминал (если не страшно)

Убедитесь, что терминал всё так же показывает:

PS C:\Users\ВашеИмя\PyCharmProjects\victor_ai_backend>

И выполните команду:

New-Item .env -ItemType File

(Если выдаст «файл уже существует» — значит, всё ок, он уже есть.)

Копируем содержимое `env.example` в `.env`

В PyCharm откройте файл env.example.
Выделите всё (Ctrl+A) → скопируйте (Ctrl+C).
Откройте файл .env.
Вставьте (Ctrl+V).

Теперь .env — это ваша личная копия настроек. Дальше её нужно заполнить реальными значениями.

Получаем и заполняем API-ключи

Дальше вы идёте по гайду:

how_create_api_keys.md

И по очереди:

Смотрите название переменной в .env (например, OPENAI_API_KEY).
Открываете гайд, ищете, как получить этот ключ.
Идёте на сайт нужного сервиса (OpenAI, X.AI, DeepSeek, Hugging Face, OpenWeather, Pushy и т.п.).
Регистрируетесь, находите кнопку Create API key / New token / Access token.
Копируете ключ и вставляете его в .env после знака =.

Примеры правильного заполнения:

OPENAI_API_KEY=sk-1234567890abcdef
HUGGING_FACE_API_KEY=hf_abc123456789
VECTOR_STORE_DIR=infrastructure/vector_store
TIMEZONE=Europe/Moscow

Важно:

❌ Никаких пробелов до и после =:
- OPENAI_API_KEY = sk-... — нельзя.
❌ Никаких кавычек:
- OPENAI_API_KEY="sk-..." — нельзя.
✔ Только так:

ПЕРЕМЕННАЯ=значение_без_кавычек

Не светим свои ключи

❗ Важно: файл .env и ваши API-ключи нельзя показывать другим.

Относитесь к ним как к:

CVV-коду от банковской карты,
или паролю от почты.

Никому их не отправляйте, не выкладывайте в публичные репозитории, не вставляйте целиком в сообщения. Если нужно показать пример ключа ИИ — замажьте часть строки.

Заполняем в .env подключение к PostgreSQL

В env.example есть строки, которые относятся напрямую к БД PostgreSQL.

# Подключение к PostgreSQL.
# Замените YOUR_PASSWORD на реальный пароль пользователя postgres.
DATABASE_URL=postgresql+psycopg2://postgres:YOUR_PASSWORD@localhost:5432/victor_db

Замените YOUR_PASSWORD на ваш пароль, а victor_db на имя вашей базы данных.

DATABASE_URL=postgresql+psycopg2://postgres:123456@localhost:5432/my_db

Если на любом шаге:

вы запутались,
не нашли нужное поле на сайте,
не понимаете, что писать в конкретную переменную,

копируйте кусок .env, вырезайте/маскируйте ключи, и идите к ИИ по этому гайду: how_ask_chatgpt.md

Типовой запрос:

«Я заполняю .env по этому проекту. Вот строки, с которыми я не понимаю, что делать: [...]. Вот гайд: [...]. Помоги, пожалуйста, разобраться, какие значения туда нужно подставить.»

И это абсолютно нормальный рабочий процесс 💛

Если вы закончили этот этап - поздравляю, 4/5 установки сделано. Передохните и пойдём дальше 🚀

ШАГ 4: Применение миграций к базе данных

Сейчас мы сделаем важный шаг: создадим все таблицы в вашей базе данных.

За это отвечает Alembic — инструмент миграций. Все миграции в проекте уже написаны. Ваша задача — просто их применить.

Перед тем как начинать

К этому моменту у вас должно быть:

Установлен PostgreSQL + включён PostGIS.

В .env прописан корректный DATABASE_URL, например:

DATABASE_URL=postgresql+psycopg2://postgres:ВАШ_ПАРОЛЬ@localhost:5432/victor_db

База victor_db создана в pgAdmin (или как вы её назвали в DATABASE_URL).
Виртуальное окружение активировано (в начале строки в терминале есть (.venv)).

Если что-то из этого звучит страшно или кажется «я не уверен/а» — это норм. Скопируйте, где вы застряли, и сбегайте к ИИ по гайду: how_ask_chatgpt.md

Проверяем, что мы в корне проекта

Откройте Terminal в PyCharm.

Убедитесь, что в терминале путь выглядит примерно так:

(.venv) PS C:\Users\ВашеИмя\PyCharmProjects\victor_ai_backend\Victor_AI_Core>

Главное:

вы находитесь в папке, где лежат:
- alembic.ini
- папка alembic/
- main.py
- requirements.txt

Если вы видите другое — можно написать ИИ:

«Я пытаюсь запустить alembic upgrade head, но не уверен, в корне проекта ли я. Вот список файлов в моей текущей папке: [...]. Помоги, пожалуйста, понять, откуда нужно запускать команду.»

Запускаем миграции

Убеждаемся что мы в правильной папке и .venv активирован.

Находим в корне проекта файл alembic.ini и прописываем туда ВАШ DATABASE_URL в строку 87:

sqlalchemy.url = postgresql+psycopg2://postgres:YOUR_PASSWORD@localhost:5432/victor_db

Выполняем команду в терминале:

alembic upgrade head

Эта команда:

подключится к вашей базе victor_db (через DATABASE_URL),
последовательно применит все миграции,
создаст все нужные таблицы и связи.

Если появилась ошибка

Это не провал, это обычная жизнь с базами 😊

Чаще всего ошибки бывают:

про неправильный DATABASE_URL,
про то, что база недоступна,
про то, что все плохо в файле alembic.ini.

Что делать:

Скопируйте команду (alembic upgrade head).
Скопируйте полный текст ошибки из терминала.
Коротко опишите, что вы уже сделали:
- поставили PostgreSQL,
- создали базу,
- поменяли DATABASE_URL,
- активировали .venv.

И идите к ИИ по гайду: how_ask_chatgpt.md

Типовой запрос может выглядеть так:

«Я впервые в жизни накатываю миграции Alembic на PostgreSQL по вот этому проекту. Я запускаю команду: alembic upgrade head И получаю такую ошибку: [сюда вставьте текст ошибки целиком] Вот, что я делал/делала до этого: [кратко]. Помоги, пожалуйста, разобраться, что не так и как это пофиксить пошагово.»

Это нормально. Это не «я тупой/тупая», это просто сложный шаг. ИИ - ваш друг. Никто не придет, а он - да.

Если команда прошла без ошибок

Если alembic upgrade head:

отработала без красных сообщений,
и в конце вы видите что-то вроде INFO [alembic.runtime.migration] Running upgrade ... и тишину,

— поздравляю 🎉

Вы только что:

создали всю структуру таблиц,
подготовили базу данных к работе с вашим AI.

Можно честно сказать: 4/5 установки уже сделано. Сделайте себе чай/кофе, выдохните, погордитесь собой — и потом пойдём дальше 🚀

ШАГ 5: Момент истины: запускаем backend 🎉🎉🎉

Сейчас мы проверим, что сервер Victor действительно работает.

Перезагружаем компьютер.

Запускаем PostgreSQL как службу Windows. Команда выполняется в Windows PowerShell с правами администратора. Как открыть такой PowerShell — в гайде: how_use_terminal.md

net start postgresql-x64-17

Если пишет что уже запущена - отлично, так и оставьте.

Снова открываем Pycharm с проектом. В терминале активируем виртуальное окружение.

.venv\Scripts\activate.ps1

❗ Если вы пользуетесь VPN по ряду жизненных обстоятельств, то убедитесь, что он включен.

В очередной раз убедитесь, что в терминале PyCharm путь выглядит примерно так:

(.venv) PS C:\Users\ВашеИмя\PyCharmProjects\victor_ai_backend>

(.venv) в начале — значит, активировано виртуальное окружение.
В конце — папка victor_ai_backend (корень проекта).

Если все так — то вводим и выполняем команду:

uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

Если всё хорошо, в терминале появятся строки вроде:

INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:8000
INFO:     Application startup complete.

Немного подождите - через минуту начнется скачивание моделей и запустится основной процесс.

⚠️ Важно: пока сервер запущен, этот терминал трогать нельзя. Не закрывайте окно, не жмите Ctrl+C. Если закроете — бэкенд остановится. Для следующих шагов открывайте другой терминал / другое окно PyCharm.

Проверяем, что API жив

Откройте в браузере:

http://127.0.0.1:8000/docs

Если вы видите страницу со Swagger-документацией (примерно как на скриншоте):

— поздравляю! 🎉 Вы:

поставили PostgreSQL,
настроили .env,
применили миграции,
и запустили backend.

Это очень много. Реально. Можете собой гордиться.

Дальше: подключаем web demo

Теперь давайте сделаем так, чтобы с вашим Victor можно было разговаривать через красивый веб-интерфейс.

📌 Бэкенд (uvicorn) должен продолжать работать в своём терминале. Закрывать/останавливать его нельзя.

1. Клонируем репозиторий web demo

Переходим к веб-демке:

👉 Репозиторий: https://github.com/OlgaKalinina101/Victor_AI_Web_Demo

Сделаем, как с бэкендом:

Откройте ещё один PyCharm.

У вас должно быть открыто ДВА окна PyCharm - старый с запущенным бэкендом, и новый, где вы собираетесь запускать web demo

Откройте в нём Terminal.
В этом новом терминале (НЕ там, где крутится uvicorn) выполните:

git clone https://github.com/OlgaKalinina101/Victor_AI_Web_Demo.git

После этого появится папка Victor_AI_Web_Demo.

Перейдите в корень проекта в терминале:

cd Victor_AI_Web_Demo
---

### 2. Запускаем frontend (в ЭТОМ проекте)

Теперь работаем уже **в проекте Victor_AI_Web_Demo**.

1. Откройте **Terminal** в этом проекте.
2. Перейдите в папку `frontend`:

```bash
cd frontend

Установите зависимости:

npm install

⚠️ Если команда npm не найдена или что-то красным в духе "Имя "npm" не распознано как имя командлета, функции, файла сценария или выполняемой программы." — значит, у вас не установлен Node.js / npm.

Шаг 1: Скачайте Node.js
Перейдите на nodejs.org
Скачайте LTS версию (рекомендованная для большинства)
Запустите установщик

Шаг 2: Настройка установки (важно!)
В установщике Node.js:
Нажмите Next
Примите лицензию
Выберите папку установки (можно оставить по умолчанию)
На экране "Custom Setup" → убедитесь, что выбран "npm package manager" ✓
На экране "Tools for Native Modules" → отметьте "Automatically install..." ✓
Установите
Перезагрузите компьютер
После перезагрузки обязательно откройте второе окно Pycharm с victor_ai_backend и запустите backend заново:

uvicorn main:app --reload --host 0.0.0.0 --port 8000

У вас должно быть открыто ДВА окна PyCharm - старый с запущенным бэкендом, и новый, где вы собираетесь запускать web demo

Или скопируйте ошибку и идите к ИИ по гайду: how_ask_chatgpt.md Пример запроса: «Я пытаюсь запустить npm install в проекте, но получаю вот такую ошибку: [...]. Помоги, пожалуйста, установить Node.js и настроить npm на Windows.»

После успешного npm install запускаем dev-сервер:

npm run dev

Обычно он пишет что-то вроде:

Local:   http://localhost:5173/

3. Открываем web demo в браузере

Теперь:

Откройте в браузере:

http://localhost:5173

Если всё ок, вы увидите интерфейс web demo.

4. Авторизация и demo key

Чтобы зайти внутрь демки, нужно:

Прочитать гайд по авторизации: autorization&users.md
Сделать себе:
- demo key
- и account_id.

После этого вы сможете:

ввести свои данные в web demo,
зайти и начать общаться с default persona.

5. Дальше — настраиваем свою персону

Скорее всего:

вы потестите default persona,
поймёте, что вам хочется своего Виктора / свою душу / свой вайб.

Тогда:

Читаем документацию по диалоговому конструктору и промптам:
- dialogue_core.md — как устроен диалоговый конструктор.
- system&context.md — что здесь за промпты и почему они такие.
Собираем свою persona:
- аккуратно правим system.yaml,
- меняем контекст, изучаем debug_dataset&llm_providers.md
- подстраиваем ответы под себя.
Тестируем всё это в web demo.
Дальше думаем: нужно ли нам Android-приложение, или для начала достаточно веба.

Если нужно андроид приложение:
- Разбираемся с Ngrok: how_create_ngrok.md
- Устанавливаем репозиторий: https://github.com/OlgaKalinina101/victor_ai_android
- Заполняем плейлист: БД для плейлиста

Немного про ngrok

❗ Важно: без настройки ngrok ваш backend доступен только на том компьютере, где он запущен.

Это значит:

web demo на этом же компьютере будет работать ✅
телефон, другой ноутбук или чужой комп — не смогут к нему достучаться.

Если вы хотите:

открыть демку с телефона,
дать кому-то ещё попробовать своего Victor,
вынести бэкенд «наружу»,

идём настраивать ngrok:

👉 Гайд для новичков: how_create_ngrok.md

FilesExpand file tree

install_guide.md

Latest commit

History