1. 确保已经安装Go. 如果没有, 请安装
2. 克隆该项目: git clone https://github.com/Micuks/MariaInfoRetrieval
3. 进入后端文件夹 cd backend
4. 运行服务, 并根据报错安装对应的包, 主要有gin和logrus: go run main.go

后端现在应该运行在http://localhost:9011

1. 确保已经安装Node.js和npm/yarn/pnpm
2. 进入前端文件夹: cd frontend
3. 安装需要的Node.js包: npm install或者yarn install或者pnpm install
4. 运行前端服务器: npm start或者yarn start或者pnpm start

前端现在应该运行在http://localhost:9001

1. 确保已经安装Python 3
2. 进入微服务文件夹: cd image_micro_service
3. 创建并进入虚拟环境: python -m venv .env && source .env/bin/activate
4. 安装需要的包: pip install -r requirements.txt
5. 运行微服务: python server.py

按照报错提示安装各种依赖后, 微服务现在应该运行在http://localhost:9021

一旦前端和后端成功运行，您就可以开始使用这个系统了。

1. 打开浏览器并导航至 http://localhost:9001

2. 在搜索栏输入您的查询内容，然后点击"搜索"。

3. 系统将返回与您的查询相关的文档列表。将显示文档的相关性、标题、匹配内容、URL和日期。

4. 您可以点击文档标题查看文档的全部内容。

5. 您也可以对搜索结果提供反馈，这将用于改进文档的排名。

1. 点击"图像搜索"选项卡。

2. 上传一张图片，系统将返回与该图片相关的关键词列表。

您的反馈对我们改善系统非常宝贵。请随时通过点击"反馈"按钮提供反馈。

欢迎贡献.

该项目在MIT许可下授权 - 详情请见LICENSE.md文件。