快速開始

提示

本教程要求使用者熟悉 docker/docker compose 的相關概念及使用方式。

本章協助你在最短時間內完成 Data Agent 的首次部署、資料接入與體驗驗證，依序操作即可獲得一個能回答基礎問題的 Agent。

1. 環境準備

安裝 Docker 與 Docker Compose，並確認可在終端機中正常運行（官方網站：https://www.docker.com/）。

2. 取得並啟動服務

在任意目錄下建立 docker-compose.yml（建議放在獨立資料夾以利後續維護），再依網路環境選擇下方「國際版」或「中國大陸版」：

警告

以下 docker-compose 文件的配置僅供開發測試使用，請勿在生產環境使用。

國際版

中國大陸版

services:
  app:
    image: chatbi/yiask:latest
    container_name: yiask
    environment:
      - PROJECT=test
      - TZ=Asia/Shanghai
      # 以1個進程的形式啟動服務。請勿在生產環境中使用。生產環境配置見【安裝部署】板塊
      - CLUSTER_MODE=1
      # PG 元資料庫設定
      - DB_HOST=postgres
      - DB_DATABASE=mydatabase
      - DB_USER=postgres
      - DB_PASSWORD=postgres

      # 網頁搜尋 API Key（可選）
      # - WEB_SEARCH_API_KEY=tvly-dev-xxxxxxxx
    volumes:
      - storage:/app/nocobase/storage
    depends_on:
      postgres:
        condition: service_healthy
    ports:
      - "3052:80"
    init: true
    extra_hosts:
      - "host.docker.internal:host-gateway"

  postgres:
    container_name: yiask_postgres
    image: pgvector/pgvector:pg17-trixie
    restart: always
    command: postgres -c wal_level=logical
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U postgres"]
      interval: 5s
      timeout: 5s
      retries: 10
    environment:
      POSTGRES_USER: postgres
      POSTGRES_PASSWORD: postgres
      POSTGRES_DB: mydatabase
    volumes:
      - pg-data:/var/lib/postgresql/data

volumes:
  storage:
  pg-data:

services:
  app:
    image: docker.1ms.run/chatbi/yiask:latest
    container_name: yiask
    environment:
      - PROJECT=test
      - TZ=Asia/Shanghai
      # 以1個進程的形式啟動服務。請勿在生產環境中使用。生產環境配置見【安裝部署】板塊
      - CLUSTER_MODE=1
      # PG 元資料庫設定
      - DB_HOST=postgres
      - DB_DATABASE=mydatabase
      - DB_USER=postgres
      - DB_PASSWORD=postgres

      # 網頁搜尋 API Key（可選）
      # - WEB_SEARCH_API_KEY=tvly-dev-xxxxxxxx
    volumes:
      - storage:/app/nocobase/storage
    depends_on:
      postgres:
        condition: service_healthy
    ports:
      - "3052:80"
    init: true
    extra_hosts:
      - "host.docker.internal:host-gateway"

  postgres:
    container_name: yiask_postgres
    image: docker.1ms.run/pgvector/pgvector:pg17-trixie
    restart: always
    command: postgres -c wal_level=logical
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "pg_isready -U postgres"]
      interval: 5s
      timeout: 5s
      retries: 10
    environment:
      POSTGRES_USER: postgres
      POSTGRES_PASSWORD: postgres
      POSTGRES_DB: mydatabase
    volumes:
      - pg-data:/var/lib/postgresql/data

volumes:
  storage:
  pg-data:

保存檔案後執行 docker compose up -d 以啟動所有相依服務；可透過 docker compose logs -f 觀看即時日誌，服務就緒後請造訪 http://<host-ip>:3052（本機可直接使用 http://localhost:3052）進入主控台。

預設帳號/密碼：superadmin / admin123

3. 連線資料源

在主控台中點擊導覽列的【系統搭建】，於左側側邊欄依序選擇【資料管理】→【資料源管理】，再按下「添加」按鈕即可建立新資料源。完成資料庫或 API 的連線字串、帳號密碼與逾時策略設定後，執行檢測並保存可使用的資料表清單。

示例資料源配置（可供展示）：

欄位	值
類型	MySQL
是否唯讀	是
主機/IP	139.224.53.201
埠口	3306
資料庫	demo-test
使用者名稱	read_user
密碼	myread

Info

可透過我們提供的 AI 員工：表單助理 Avery，以自然語言描述資料源並自動產生連線配置。

4. 建構語義模型

點擊頂部【業務建模】，在工具列最右側找到 AI 員工頭像「Sage」，點擊後於對話視窗輸入「幫我做一下建模」，Sage 會以對話方式引導你完成建模流程。

定義 主題域（如銷售、營運、財務），並釐清所需的維度（時間、地區、通路等）與指標。
透過指標精靈匯入 SQL 片段，或使用拖拉式建模工具產生公式。
新增業務術語、別名與範例問題，協助 LLM 在解析時建立意圖映射。

5. 問答體驗

點擊導覽列的【智慧問答】，選擇預設 Agent「Alisa」，並提問業務問題（如「銷售金額多少？」）。透過實際問答檢查模型是否如預期作答；若結果異常，回到語義建模或資料配置步驟進行修正。

完成以上步驟後，即可擁有一個能服務業務團隊的 Data Agent。接著閱讀「指南」章節，持續探索資料建模、權限、AI 員工配置與運維策略。

#快速開始

#1. 環境準備

#2. 取得並啟動服務

#3. 連線資料源

#4. 建構語義模型