宝塔面板部署
通过宝塔面板部署 BuildingAI
宝塔面板部署
通过宝塔面板部署 BuildingAI
本教程包含 宝塔手动部署 和 宝塔Docker部署
统一前置准备
最低配置要求
- CPU：≥2核（建议4核）
- 内存：≥4GB RAM（建议8GB）
- 存储：≥5GB 空闲空间
Git安装（如果已安装可跳过）
Ubuntu / Debian系统
sudo apt update
sudo apt install -y git
CentOS / AlmaLinux / RockyLinux / RHEL 系列安装git
sudo yum install -y git
验证是否安装
git --version
# 输出版本信息则说明安装成功
# git version 2.xx.x
获取源码
进入 www/wwwroot 目录，打开宝塔终端，执行以下命令：
cd /www/wwwroot
git clone https://gitee.com/BidingCC/BuildingAI.git ./buildingai
# 或者
git clone https://github.com/BidingCC/BuildingAI.git ./buildingai
配置环境变量
cd /www/wwwroot/buildingai
cp .env.example .env
方式一
vi .env
按 i 进入编辑模式，然后根据自身配置修改 APP_DOMAIN 环境变量为准备部署的域名，例如 https://example.com。修改完后记得按 ESC 然后输入 :wq 保存退出。
方式二
手动双击 .env 文件进行同上对应修改并保存文件。
如果前端需要请求其他域名，需要修改
.env中的VITE_PRODUCT_APP_BASE_URL，只请求本站则留空即可。
开始安装
宝塔 Docker 部署
确保面板已安装 Docker 软件
docker -v
# 输出下面内容表示已安装
# Docker version 28.x.x
启动项目
cd /www/wwwroot/buildingai
docker compose up -d
等待约1～2分钟完全拉取镜像后，等待项目构建，可执行以下命令查看进度：
docker logs buildingai-nodejs
也可以通过宝塔可视化面板进入 buildingai-nodejs 容器查看日志。
创建反代网站
恭喜你，BuildingAI 已经成功部署且上线，你可以通过刚刚配置的域名访问 BuildingAI 了！
宝塔手动部署
前置准备
- PostgreSQL：17.x
- Redis：8.x 或 7.x
- NodeJS：22.20.x
前往软件商店分别安装 Redis 8或7 和 Node.js版本管理器
在 Node.js 版本管理器中安装 22.x 的版本，并设置命令行版本为该版本
按照下面步骤安装 PostgreSQL：
cd /tmp
# 清华大学pgsql镜像源
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/postgresql/source/v17.6/postgresql-17.6.tar.gz
# 或者
# 阿里镜像源
wget https://mirrors.aliyun.com/postgresql/source/v17.4/postgresql-17.4.tar.gz
下面以清华大学17.6镜像源举例：
解压源码
tar -zxvf postgresql-17.6.tar.gz
cd postgresql-17.6
编译安装（启用 uuid 支持）
# 这里的/www/server/pgsql是你宝塔安装的pgsql的目录，一般是/www/server/pgsql
./configure --prefix=/www/server/pgsql --with-uuid=e2fs
make && make install
如果提示缺少uuid相关依赖则执行进行安装：
sudo apt install -y uuid-dev
编译所有官方内置拓展
cd contrib
make && make install
安装第三方拓展
zhparser（中文分词）
cd /tmp
git clone https://github.com/amutu/zhparser.git
cd zhparser
make && make install
如果报scws有关的错那就先安装下面的scws依赖：
cd /tmp
wget https://www.xunsearch.com/scws/down/scws-1.2.3.tar.bz2
tar xjf scws-1.2.3.tar.bz2
cd scws-1.2.3
./configure --prefix=/usr/local/scws
make && make install
这里如果报No such file or directory，那就执行以下命令进行构建：
make PG_CONFIG=/www/server/pgsql/bin/pg_config SCWS_HOME=/usr/local/scws
make install
make PG_CONFIG=/www/server/pgsql/bin/pg_config
编译没错误之后重新进入zhparser进行编译：
cd /tmp/zhparser
make PG_CONFIG=/www/server/pgsql/bin/pg_config SCWS_HOME=/usr/local/scws
pgvector（向量搜索）
cd /tmp
git clone https://github.com/pgvector/pgvector.git
cd pgvector
make && make install
激活拓展（统一在 buildingai 数据库中执行）
切换到 psql 控制台
psql -U postgres -h localhost
创建 buildingai 数据库（如果还没有）
CREATE DATABASE buildingai;
切换到 buildingai 数据库
\c buildingai
激活需要的拓展
-- 官方内置拓展
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS "uuid-ossp";
-- 中文分词
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS zhparser;
-- 向量搜索
CREATE EXTENSION IF NOT EXISTS vector;
到目前为止，环境已准备完毕
部署项目
进入项目目录，执行预部署脚本：
cd /www/wwwroot/buildingai
pnpm predeploy
直到打印出 BuildingAI 的 logo 和项目信息，说明环境准备完毕。
进入到【站点】，切换到【Node项目】，点击【添加项目】
选择 PM2 项目，添加方式选择【从文件/内容添加】，选择 www/wwwroot/buildingai/scosystem.config.js 配置文件
填写端口号为 .env 配置的 APP_DOMAIN，运行用户选择为 root，勾选【放行端口】，绑定域名为 .env 中配置的 APP_DOMAIN。
点击保存，等待项目启动
可以在 PM2 监控中查看项目状态和运行日志，状态为运行中说明项目启动成功