Skip to content

README.de_DE.md

Latest commit

 

History

History
228 lines (159 loc) · 7.55 KB

README.de_DE.md

File metadata and controls

228 lines (159 loc) · 7.55 KB
Raw

SearchCLI logo

SearchCLI

English | 简体中文 | 日本語 | Deutsch | 한국어 | Français | Русский | Italiano | Español | Português | Türkçe | ไทย | Bahasa Indonesia

Verbinde stabile, abstimmbare Suche, Empfehlungen und konversationelle Suche mit deinem Agent-System oder Business-System.

Community · Schnellstart (Entwickler) · AI-Agent-Setup · Vollständiger Agent Guide · Beitragen · Sicherheit

SearchCLI ist die offene CLI für AI Search on Volcengine.

Wenn dein Agent-System oder Business-System stabile, abstimmbare Dienste zur Informationsverteilung benötigt, bietet SearchCLI einen praktischen Weg, produktionsreife Such-, Empfehlungs- und konversationelle Retrieval-Funktionen in reale Workflows zu integrieren.

Mit SearchCLI und den installierbaren Viking skills können externe Agents Daten onboarden, Such- und Empfehlungsflüsse aufbauen und validieren, konversationelle Suche ausführen, Strategiekonfigurationen abstimmen, bad cases untersuchen und die Retrieval-Qualität in einem stabilen, überprüfbaren Prozess kontinuierlich verbessern.

Community

Der SearchCLI-Benutzergruppe auf WeChat beitreten
Scanne den QR-Code unten mit WeChat, um dich mit Benutzern und Maintainern auszutauschen.
Der QR-Code wird regelmäßig aktualisiert. Falls er abgelaufen ist, schau später nach der neuesten Version.

QR-Code der SearchCLI-Benutzergruppe auf WeChat

Was SearchCLI ist

  • Die Kommandozeilen-Integrationsschicht für AI Search on Volcengine.
  • Ein stabiler Weg für externe Systeme, auf Suche, Empfehlungen und konversationelle Retrieval-Funktionen zuzugreifen.
  • Eine agentenfreundliche Workflow-Schicht mit installierbaren skills und automationssicherer Kommandoausgabe.
  • Ein überprüfbares Ausführungsmodell mit dry-runs, Bestätigungspunkten und read-after-write-Verifikation.

Für wen es gedacht ist

  • Entwickler, die KI-gestützte Informationsverteilung in Business-Systeme integrieren.
  • Teams, die Agent-Systeme bauen und stabile, konfigurierbare Such-, Empfehlungs- und Retrieval-Workflows benötigen.
  • Betriebs-, Delivery- und Solution-Teams, die Daten-Onboarding, Anwendungskonfiguration und Laufzeitverhalten vor dem Produktiveinsatz explizit überprüfen möchten.

Was es ermöglicht

  • Item- und Katalogsuche auf strukturierten Geschäftsdaten.
  • Empfehlungsflüsse, die mit Anwendungsszenen und Nutzerverhalten verbunden sind.
  • Konversationelle Retrieval-Erlebnisse auf Basis der Anwendungssuche.
  • Agent-Workflows, die Daten onboarden, Anwendungen konfigurieren und Laufzeitverhalten mit expliziten Prüfschritten validieren.

Kernfunktionen

  • vs app, vs dataset und vs data für die Verwaltung von Anwendungen und Datensätzen.
  • vs search run, vs recommend run und vs chat run für Laufzeitverifikation.
  • vs search tune query-generate | plan | run | report für eine erste automatisierte Bewertung und Abstimmung von Textähnlichkeit.
  • Installierbare Viking skills, damit externe Agents dieselben Workflows nutzen können.

Anforderungen

  • Node.js 20 oder neuer
  • git
  • Volcengine AK/SK mit Zugriff auf AI Search

Schnellstart (Entwickler)

1. Installieren

git clone git@github.com:volcengine/SearchCLI.git vs
cd vs
bash ./scripts/install.sh

2. Authentifizieren

Wenn die aktuelle Shell bereits VIKING_AK und VIKING_SK gesetzt hat:

vs auth import-env
vs auth status --json
vs doctor --json

Andernfalls führe den interaktiven Login in einem echten Terminal aus:

vs auth login

Wenn du für Suchabstimmung die Query-Generierung oder LLM-basierte Relevanzbewertung verwendest, konfiguriere eine OpenAI-kompatible LLM API, ohne den API key im Klartext in die Konfiguration zu schreiben:

vs llm login
vs llm status --json
vs search tune llm-check --live --json

Wenn die aktuelle Shell bereits VIKING_LLM_BASE_URL, VIKING_LLM_API_KEY und VIKING_LLM_MODEL gesetzt hat, kannst du stattdessen vs llm import-env verwenden. Der API key wird im lokalen sicheren Credential Store gespeichert; base URL und model werden als nicht geheime Konfiguration gespeichert.

3. Den ersten Onboarding-Flow ausführen

vs dataset import-url --file-name items.jsonl
curl -X PUT --data-binary "@./items.jsonl" "<FileUrl from previous step>"
vs dataset infer-schema --tos-key <FileKey> --type multi_modal --theme e_commerce --language zh --name <dataset-name>
vs dataset infer-result --task-id <TaskID> --render-schema
vs dataset create --data @dataset-create.json
vs data write --dataset-id <DatasetId> --fields @items.jsonl
vs app create --name <app-name> --industry e_commerce --language zh
vs app attach-dataset --data @attach.json

Wenn du nur einen Datensatz (keine App) benötigst, stoppe nach vs data write.

Verwende für User-Event-Datensätze --type user_event und lasse --theme weg.

Schnellstart (AI Agents)

Wenn ein externer Agent AI Search über dieses Repository bedienen soll:

1. SearchCLI installieren

git clone git@github.com:volcengine/SearchCLI.git vs
cd vs
bash ./scripts/install.sh

2. Viking skills installieren

npx skills add "git@github.com:volcengine/SearchCLI.git" -y -g

Das standardmäßige öffentliche skill bundle enthält:

  • vs-shared
  • vs-item-onboarding
  • vs-search
  • vs-search-tuning
  • vs-chat
  • vs-recommend

3. Authentifizieren

Wenn die aktuelle Shell bereits VIKING_AK und VIKING_SK gesetzt hat, wird empfohlen:

vs auth import-env

Andernfalls:

vs auth login

4. Verifizieren

vs --help
vs auth status --json
vs llm status --json
vs doctor --json
vs skill list

Öffentliche Befehlsgruppen

  • vs auth
  • vs llm
  • vs doctor
  • vs skill
  • vs item
  • vs app
  • vs dataset
  • vs data
  • vs search
  • vs chat
  • vs recommend

Dokumentation

Maintainer-Workflow

Wenn du das Open-Source-Repository selbst wartest, ist das lokale skill tooling:

vs skill list
vs skill init viking-demo-skill
vs skill validate
vs skill install all

Repository-Prüfungen bauen und ausführen:

npm install
npm run validate:skills
npm run build
npm run test:acceptance:dist

Contribution

Weitere Details findest du unter Contributing.

Externe Beitragende müssen das Contributor License Agreement (CLA) abschließen, bevor ein pull request akzeptiert werden kann.

Code of Conduct

Weitere Details findest du unter Code of Conduct.

Security

Wenn du ein potenzielles Sicherheitsproblem entdeckst oder glaubst, eines entdeckt zu haben, informiere Bytedance Security bitte privat über unser security center oder per vulnerability reporting email.

Bitte erstelle kein öffentliches GitHub issue.

License

Dieses Projekt ist unter der Apache-2.0 License lizenziert.