1. 概述编辑
本文将介绍如何部署 FineChatBI 。
1）FineChatBI 以 FineBI 为底座进行分析，所以需要先准备一台 FineBI 工程。
2）部署语义解析小模型：用户提出的问题通过语义解析小模型转化成可执行的数据查询语句，是 FineChatBI 功能的核心。
3）安装问答 FineChatBI 插件。
2. 环境要求编辑
2.1 FineBI 环境说明
2.1.1 依赖版本说明
FineChatAI 需依赖 FineBI6.1 及以上版本，需确保服务器中已部署 BI 6.1及以上版本的工程。
未部署 FineBI 的用户：需全新部署 FineBI 6.1+ 版本，请参见本文 2.1.2
已部署 FineBI 的用户：进入「管理系统>注册管理>版本信息」检查版本号，若版本低于 6.1，需先升级至 6.1 及以上版本。
2.1.2 资源配置规则
FineBI 所在的服务器需要为 FineChatAI 的使用预留资源。
计算规则：
将 FineChatAI 的用户算作 FineBI 的编辑用户计算服务器所需资源
额外预留 10% 的服务器资源用于 FineChatAI 的使用
未部署 FineBI 的用户依据以上计算规则，参考 确认FineBI项目服务器配置 的服务器选型标准和部署指导进行部署。
已经部署 FineBI 的用户也需依据以上计算规则，衡量已有服务器是否需要增加资源。
2.2 语义解析小模型环境要求
BI规则模型和 BI 工程建议分布部署在两台服务器上，若需要部署在同一台服务器上请注意预留出足够的空间。
BI 规则模型部署环境要求如下表所示：
| 配置项 | 最低配置 | 推荐配置 |
|---|---|---|
| Linux 内核版本 | 3.10以上 | 3.10以上 |
| 位数 | 64位 | 64位 |
| 核数 | 8核 | 16核 |
| 内存 | 16G | 32G |
| 硬盘 | 80G | 100G |
| Docker | 20.0.0 | 20.0.0及以上 |
3. 部署语义解析小模型编辑
获取语义解析小模型的部署资源：
| 资源 | 获取渠道 |
|---|---|
| 镜像文件 | 下载镜像文件 |
| 代码包 | 联系运营获取 |
| FineChatBI 插件 | 联系运营获取 |
3.1 安装 Docker
安装步骤中需要使用到 Docker，请先检查服务器中是否已完成安装 Docker，检查 Docker 命令：docker --version
若没有安装则会显示 command not found，如下图所示，此时则需要在服务器上安装 Docker，安装步骤可参考：Linux系统在线安装Docker
若已安装则会显示 Docker 的版本信息，如下图所示：
3.2 安装镜像
0）（可选）镜像文件完整性校验
安装镜像过程失败时，可查看镜像文件 md5 码和本文档是否一致，若不一致则需要重新下载文件。
示例代码：md5sum fine-chat-bi-parser-base_v1_6.tar
| 镜像文件名 | md5 校验码 |
|---|---|
| fine-chat-bi-parser-base_v1_6.tar | a4b82e5ea243fa7acd9aa6771eb55810 |
1）将 「镜像」上传到服务器中指定的文件夹中
示例上传文件夹路径为：/home/AI
注：直接上传，上传后不要解压！！！
2）使用命令进入到文件夹路径，命令为：cd 文件夹路径
示例代码：cd /home/AI
3）检查文件
示例代码：ls
4）运行镜像文件，命令为：docker load -i 镜像文件压缩包
示例代码：docker load -i fine-chat-bi-parser-base_v1_6.tar
5）运行完成后，使用命令检查，出现镜像的名称和版本号即为完成，命令为：docker images
示例代码：docker images
6）使用命令运行镜像，命令为：docker run -it -e TZ=Asia/Shanghai --name fine-chat-bi-parser-base -d -p 8666:8666 基础镜像名称:基础镜像版本号
示例代码：docker run -it -e TZ=Asia/Shanghai --name fine-chat-bi-parser-base -d -p 8666:8666 fine-chat-bi-parser-base:v1.6
7）使用命令检查容器，命令为：docker ps
3.3 安装代码
1）将获取的代码文件 encrypt_vXX_XXX.tar 包上传至服务器，之后再解压。命令为：tar -xvf 代码文件路径/代码文件名称
示例代码：tar -xvf /home/AI/encrypt_v1_5_1.tar
2）将代码文件放置到镜像中，命令为：docker cp 代码文件路径/代码文件名称 fine-chat-bi-parser-base:/root/
示例代码：docker cp /home/AI/encrypt_v1_5_1/ fine-chat-bi-parser-base:/root/
3）进入镜像的 /bin/bash 文件夹中，命令为：docker exec -it 镜像名称 /bin/bash
示例代码：docker exec -it fine-chat-bi-parser-base /bin/bash
4）进入代码文件夹，命令为：cd /root/代码文件名称/pipeline/
示例代码：cd /root/encrypt_v1_5_1/pipeline/
5）运行代码，命令为：python app.py
示例代码：python app.py
6）可直接关闭终端，或依次按下 Ctrl+P 和 Ctrl+Q 退出 Docker 容器。
4. 安装问答 BI 插件编辑
1）超管登录管理平台，选择「管理系统>插件管理>应用商城」，选择从本地安装获取的安装包，完成安装即可。
2）完成后刷新页面，选择「管理系统>智能问答配置」，配置 规则模型的 ip 地址和端口号（默认端口为8666），测试成功后，点击保存即可。
3）在管理系统右下角出现「问答BI」按钮即可完成，如下图所示：
