安装与配置

安装路径

PlantPulse AI 的默认安装路径如下:

/home/kopens/plantpulse-ai/

目录结构

plantpulse-ai/
├── bin/                    # 오케스트레이션 스크립트
│   ├── setup.sh           # 초기 설치 (의존성, 모델 등)
│   ├── start.sh           # 전체 시스템 시작
│   ├── stop.sh            # 전체 시스템 종료
│   ├── status.sh          # 서비스 상태 확인
│   ├── start-daemon.sh    # 백그라운드 데몬 시작
│   ├── clean.sh           # 로그/임시파일 정리
│   └── log-viewer.sh      # 통합 로그 뷰어
├── template/
│   ├── env.sh             # 환경 변수 설정 (핵심 설정 파일)
│   └── proxy.yaml         # LiteLLM 프록시 설정
├── db/                     # 데이터베이스
│   ├── postgres/          # PostgreSQL
│   ├── cassandra/         # Apache Cassandra
│   ├── neo4j/             # Neo4j
│   ├── qdrant/            # Qdrant 벡터 DB
│   ├── valkey/            # Valkey (Redis)
│   └── minio/             # MinIO (S3)
├── lib/                    # AI 서비스
│   └── litellm/           # LLM 프록시 서버 (채팅 LLM 게이트웨이)
├── web/                    # AI Chat Web (내장 에이전트)
│   ├── app/               # WAR 애플리케이션
│   ├── config/            # application.properties
│   ├── bin/               # 시작/종료 스크립트
│   └── logs/              # 웹 서비스 로그
├── timeseries/             # TimeSeries-Insight
│   ├── app/               # FastAPI 애플리케이션
│   ├── bin/               # 시작/종료 스크립트
│   ├── frontend/          # Next.js 대시보드
│   ├── tests/             # 테스트 코드
│   └── logs/              # 시계열 로그
├── logs/                   # 중앙 집중식 로그
└── README.md               # 프로젝트 설명

信息

2026-07 改版后,MCP 与本体(Ontology)工具已迁移至平台 统合 MCP(server-web /api/v5/mcp),RAG 则由 LightRAG Docker compose 服务替代。原 mcp/、ontology/、rag/、component/(Langflow 组件)目录以及 Langflow、Phoenix、Jupyter 均已停用。

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初始安装

Step 1. 环境变量配置

安装前,请根据实际环境修改 template/env.sh 文件:

vi /home/kopens/plantpulse-ai/template/env.sh

主要配置项:

变量	说明	默认值
PP_SERVER_HOST	PlantPulse IIoT 服务器 IP	100.68.69.41
PP_SERVER_PORT	PlantPulse IIoT 服务器端口	7443
PP_HOME	主目录	/home/kopens
PP_DATA_DIR	数据存储路径	/data1/pp-data
PP_TEMP_DIR	临时文件路径	/data1/pp-temp

Step 2. 安装依赖

cd /home/kopens/plantpulse-ai/bin
./setup.sh

setup.sh 会按以下顺序进行安装:

1. Python 库
2. LiteLLM 代理(聊天 LLM 网关)
3. LightRAG 服务(Docker compose)
4. TimeSeries 分析模型(IBM Granite TSPulse、TTM)

信息

安装日志记录在 logs/setup.log 中。

Step 3. 启动系统

# 포그라운드 실행
./start.sh

# 또는 백그라운드 데몬으로 실행
./start-daemon.sh

Step 4. 状态确认

./status.sh

运行正常时,所有服务均显示为 [OK] 状态。

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启动顺序

start.sh 按以下顺序启动服务:

第 1 步: 数据库

顺序	服务	端口	等待时间
1	Valkey (Redis)	6379	3 秒
2	PostgreSQL	5432	3 秒
3	Cassandra	9042	20 秒
4	MinIO	9000/9001	1 秒
5	Qdrant	6333	1 秒
6	Neo4j	7474/7687	1 秒

待所有数据库端口均有响应后,再进入下一步骤。

第 2 步: Cassandra 初始化

创建 Cassandra 键空间(首次运行时)。

第 3 步: AI 服务

顺序	服务	说明
1	LiteLLM	LLM 代理(聊天 LLM 网关)
2	LightRAG	文档检索服务器
3	TimeSeries	异常检测/预测服务

信息

MCP 与本体工具由平台统合 MCP(server-web /api/v5/mcp)提供,因此不在 AI 栈中单独启动。

第 4 步: Web 服务器

启动 AI Chat Web 服务。聊天/智能体编排功能已内置于该服务中。

注意

关闭时按启动的逆序停止服务: 服务 → 数据库。