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aliyun-computenest · Jul 25, 2024 · 02507a5 · 02507a5
commit 02507a5
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diff --git a/.github/workflows/main.yml b/.github/workflows/main.yml
@@ -0,0 +1,22 @@
+
+name: build
+on:
+  push:
+    branches:
+      - main
+jobs:
+  deploy:
+    runs-on: ubuntu-latest
+    steps:
+      - uses: actions/checkout@v2
+      - uses: actions/setup-python@v2
+        with:
+          python-version: 3.x
+      - run: pip install mkdocs
+      - run: pip install mkdocs-aliyun-computenest
+      - run: mkdocs gh-deploy --force --clean --verbose
+      - run: |
+          full_repo_name="${{ github.repository }}"
+          repo_name=${full_repo_name#*/}
+          curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d "{"ServiceDocRepoNames":["${repo_name}"]}" "http://1119821156893882.eventbridge.ap-southeast-1.aliyuncs.com/webhook/putEvents?token=d7ae8f64e0ce42c7b757f9013e3bbd13920fe8ea7c2b4d2cb3d2e8e9dfbd4230afc9f9dfb37448448e416da1a85dc2fc81627b00fecd4909bb47e536833d1bae"
+  
diff --git a/README.md b/README.md
@@ -0,0 +1,18 @@
+# QuickStart Demo
+
+查看服务实例部署在线文档，请访问 [服务实例部署文档](https://aliyun-computenest.github.io/quickstart-demo)
+
+本文档通过 [MkDocs](https://github.com/mkdocs/mkdocs) 生成，请参考[使用文档](https://www.mkdocs.org/getting-started/#installation) 
+
+1）安装和使用：
+
+```shell
+$ pip install mkdocs # or use pip3 安装文档工具
+$ pip install --upgrade mkdocs-aliyun-computenest # or use pip3 安装计算巢主题
+$ mkdocs serve # in root folder
+```
+2）本地预览：本地在浏览器打开 [http://localhost:8000/](http://localhost:8000/) 。
+
+3）本地新建分支后，提交 `Pull request` 到 `main`分支。
+
+4）合并至 `main` 分支后，查看 pages 部署结果。
diff --git a/docs/adbpg-aigc.png b/docs/adbpg-aigc.png
diff --git a/docs/deploy.png b/docs/deploy.png
diff --git a/docs/image.png b/docs/image.png
diff --git a/docs/image10.png b/docs/image10.png
diff --git a/docs/image11.png b/docs/image11.png
diff --git a/docs/image2.png b/docs/image2.png
diff --git a/docs/image3.png b/docs/image3.png
diff --git a/docs/image4.png b/docs/image4.png
diff --git a/docs/image5.png b/docs/image5.png
diff --git a/docs/image6.png b/docs/image6.png
diff --git a/docs/image7.png b/docs/image7.png
diff --git a/docs/image8.png b/docs/image8.png
diff --git a/docs/image9.png b/docs/image9.png
diff --git a/docs/index.md b/docs/index.md
@@ -0,0 +1,43 @@
+# AnalyticDB PostgreSQL数据库与LLM（大语言模型）构建‘仓内智能’
+
+## 背景介绍
+
+`AnalyticDB PostgreSQL 作为一个数据分析与轻量级AI一体化的平台，可以帮助绝大多数中小型客户在数据库内部，闭环实现‘数据分析为主’与‘AI应用为辅’的诉求，为数据分析需求插上AI的翅膀。通过与部署在阿里云 PAI-EAS 平台上的 LLM（大语言模型） 进行交互，实现对语言的推理、分类、归纳、总结等扩展能力。`。
+
+```
+本服务用于开通：AnalyticDB PostgreSQL数据库实例 + PAI-EAS平台上的LLM（大语言）服务，快速体验‘仓内智能’。
+```
+## 部署架构
+![avatar](deploy.png)
+```
+通过AnalyticDB PostgreSQL数据库提供的新函数：PG_CATALOG.AI_GENERATE_TEXT(...)，与部署在阿里云PAI模型在线服务（EAS）平台中的LLM（大语言模型）服务进行交互，实现对语言的推理、分类、归纳、总结。
+```
+## 开通 AnalyticDB PostgreSQL (ADBPG) 仓内智能
+```
+通过计算巢服务，一站式创建：
+1. ADBPG 数据仓库实例； 
+2. 在PAI-EAS平台上部署LLM（大语言）服务；
+```
+
+## 创建流程
+### 1. 首先在阿里云账户 - 控制台中，找到‘计算巢’服务
+![avatar](image.png)
+### 2. 进入计算巢服务后，点击‘服务市场’，并在搜索框中搜寻关键字‘仓内智能’，找到‘AnalyticDB PostgreSQL 仓内智能’服务，并单击进入。
+![avatar](image2.png)
+### 3. 选择 ADBPG 与 PAI-EAS 开通地域，并依次配置需要部署的大语言服务、ADBPG数据仓库的规格、VPC等相关信息。检查配置无误后，确认订单，创建服务。
+![avatar](image3.png)
+![avatar](image4.png)
+![avatar](image5.png)
+### 4. 计算巢会分别创建：ADBPG 数据仓库实例、与部署在 PAI-EAS 的大模型服务。整体时间大约20分钟左右。等待进度条变为 100%，点击进入。
+![avatar](image6.png)
+![avatar](image7.png)
+### 5. 在‘概览’中，可以查询到调用大模型服务，所用到的访问地址（Endpoint）与 Token。这两个参数非常重要。同时也可在 PAI-EAS 服务中查询到（详情见后）。
+![avatar](image8.png)
+### 6. 选择‘资源’，查看部署完成的 ADBPG数据仓库实例信息、与PAI-EAS 大模型语言服务。
+![avatar](image9.png)
+### 7. 点击步骤 #6 中的 AnalyticDB PostgreSQL，查看开通的 ADBPG数据仓库实例信息。
+![avatar](image10.png)
+### 8. 点击步骤 #6 中的‘机器学习’服务，可以查看到PAI-EAS 大语言模型服务，对应的具体部署信息。例如：查看大语言模型的 Endpoint 与 Token。这部分信息，在后续使用‘大语言模型’服务时会用到（通过步骤#5，也可以查询到该信息）。
+![avatar](image11.png)
+### 9. 参考以下文档，使用‘仓内智能’特性。
+`https://help.aliyun.com/zh/analyticdb-for-postgresql/user-guide/aigc-warehouse-intelligence?spm=a2c4g.11186623.0.i3`
diff --git a/mkdocs.yml b/mkdocs.yml
@@ -0,0 +1,3 @@
+site_name: Aliyun 计算巢 x Demo
+theme: 
+  name: aliyuncomputenest